AI Overview: cos’è e come cambia la ricerca su Google
Non è soltanto una nuova funzionalità, ma l’ingresso ufficiale degli algoritmi generativi nella SERP di Google, lo strumento che promette (o minaccia?) di modificare il modo in cui gli utenti ottengono risposte e riorganizzare le dinamiche di visibilità per siti e contenuti. AI Overview arriva ufficialmente anche in Italia e in Europa, portando con sé tutto il carico di dubbi, preoccupazioni e curiosità sulle conseguenze che può segnare per l’intero ecosistema digitale. Di sicuro, cambierà ancora le SERP: quello che un tempo era un insieme di link ordinati in base alla pertinenza semantica è diventato da tempo una struttura ibrida, dove le risorse vengono analizzate, sintetizzate e presentate senza che l’utente debba necessariamente approfondire ogni singola fonte. Con AI Overview c’è un altro passo avanti, perché Google non si limita più a elencare risultati, ma riformula direttamente una risposta contestualizzata, combinando frammenti di testo estrapolati da più pagine per offrire una sintesi strutturata dell’argomento cercato. La logica dietro questa innovazione è chiara: ridurre il numero di passaggi necessari per ottenere informazioni, assegnando all’AI il compito di filtrare, collegare e riassumere contenuti rilevanti. Una trasformazione che accelera le ricerche per gli utenti, ma che impone nuove riflessioni a chi crea contenuti e fa SEO, perché le regole per emergere nella SERP stanno cambiando ancora una volta.
Cos’è AI Overview
AI Overview è una funzionalità di Google Search basata sull’intelligenza artificiale generativa che fornisce risposte strutturate direttamente nella SERP, elaborando informazioni da più fonti per offrire all’utente un riepilogo completo e immediato. Introdotta nel 2024 e potenziata dal modello Gemini 2.0, questa tecnologia consente a Google di sintetizzare contenuti rilevanti, selezionati dal web tramite un meccanismo chiamato “query fan-out”, che esegue ricerche parallele su più sottoargomenti per generare una panoramica coerente.
A livello pratico, quando AI Overview viene attivata su una ricerca il motore elabora una risposta testuale articolata accompagnata da collegamenti a fonti di approfondimento. Il risultato non è una semplice riproposizione di link, ma un riepilogo costruito combinando documenti indicizzati, dati in tempo reale e contenuti strutturati, con elementi grafici e multimediali a supporto.
L’obiettivo di Google con questa innovazione è rispondere alle accelerazioni imposte da competitor come SearchGPT e attualizzare il suo processo di ricerca, riducendo il numero di passaggi necessari per ottenere risposte e fornendo un’esperienza più fluida nelle ricerche che richiedono sintesi complesse.
L’evoluzione della Ricerca: perché l’AI sta trasformando il modo in cui troviamo informazioni
L’integrazione dell’AI generativa nella Ricerca non è un’aggiunta isolata, ma un processo in corso da anni. Google ha progressivamente affiancato alla tradizionale lista di risultati una serie di strumenti mirati a restituire risposte sempre più immediate e precise, come featured snippet, knowledge panel o caroselli interattivi. Con AI Overview, questa tendenza arriva a compimento, trasformando la SERP in un ambiente in cui l’utente recepisce sintesi dirette e contestualizzate dall’AI invece di dover costruire il proprio percorso di ricerca attraverso diversi link.
A guidare questa evoluzione è la crescente esigenza di semplificare contenuti complessi, riducendo il tempo necessario per reperire informazioni senza sacrificare la qualità delle risposte. Il sistema di query fan-out, ad esempio, permette all’algoritmo di Google di frammentare una singola ricerca in più sottotemi, esaminando una varietà di fonti attendibili per restituire una visione completa dell’argomento richiesto.
È evidente che questa trasformazione impatta direttamente su modelli di visibilità e traffico web, perché il comportamento degli utenti cambia di pari passo con l’evoluzione della tecnologia che li supporta: se fino a qualche anno fa il motore di ricerca rappresentava un punto di accesso all’informazione, ora diventa esso stesso un processore di contenuti, con una capacità crescente di riorganizzare il sapere digitale in modo autonomo – con tutte le implicazioni conseguenti, anche in termini di trasparenza e copyright.
La differenza tra AI Overview, snippet e dai risultati tradizionali
AI Overview rappresenta un salto in avanti rispetto alle funzionalità già presenti nella SERP, e in particolare sembrano la versione migliorata e potenziata dei featured snippet. Laddove questi snippet in evidenza estraggono un passaggio diretto da un unico sito e lo mostrano in posizione privilegiata, le risposte di AI Overview sono il frutto di un’elaborazione più ampia, che combina informazioni provenienti da più pagine e le rielabora con una scrittura naturale, occupando anche uno spazio molto più grande nella schermata.
Il sistema non si limita a riportare fedelmente frammenti di testo, ma li integra e li modifica, creando una sorta di panoramica ragionata sul tema della query. Questa tecnologia attinge da fonti diverse per costruire una narrazione coerente, aggregando concetti in un discorso unificato che può essere arricchito da immagini, grafici e riferimenti a database strutturati come il Knowledge Graph.
L’impatto di questa innovazione si riflette sulle dinamiche di traffico organico: con risposte più complete direttamente nella SERP, il numero di clic sui singoli risultati può cambiare, e con esso le strategie di ottimizzazione necessarie per far emergere i contenuti all’interno di queste nuove sintesi automatiche.
Disponibilità e rollout globale: dove è già attiva e come sta arrivando nel resto del mondo
AI Overview è stata introdotta inizialmente negli Stati Uniti nel maggio 2024, per poi espandersi gradualmente ad altri mercati in base ai test condotti da Google. Oggi è disponibile in più lingue e regioni, tra cui Europa, Medio Oriente e Asia-Pacifico, con attivazione prevista solo per gli utenti maggiorenni e con una logica di rollout progressivo che si adatta ai dati raccolti nel tempo.
Non tutte le query generano AI Overview e la sua frequenza di apparizione varia in base al tipo di ricerca e alla qualità delle fonti disponibili. Questo significa che utenti in Paesi diversi potrebbero sperimentare condizioni differenti, perché l’algoritmo regola dinamicamente la funzione per garantire che le risposte siano affidabili e utili.
Come funziona AI Overview e quali informazioni mostra
Le nuove risposte di Google sono il risultato di un sistema avanzato che combina intelligenza artificiale generativa e i tradizionali algoritmi di ricerca per produrre testi articolati basati su un modello di analisi e sintesi multi-fonte. Invece di limitarsi a classificare e ordinare pagine web, Google ora elabora direttamente i contenuti, frammentandoli in concetti chiave e ricostruendoli in un testo fluido e contestualizzato.
Questo processo avviene attraverso Gemini 2.0, il modello LLM (Large Language Model) proprietario di Google, che identifica dati rilevanti, li combina in un formato leggibile e coerente e li restituisce all’utente già organizzati. A rendere possibile un livello di sintesi così elaborato è l’approccio query fan-out, che scompone un’unica ricerca in più sotto-domande, analizzandole simultaneamente per ricostruire una risposta che tenga conto di differenti prospettive informative. La selezione delle fonti segue criteri di qualità e rilevanza che si intrecciano con il sistema di ranking tradizionale.
L’AI generativa in azione: come Gemini 2.0 elabora e sintetizza le risposte
Gemini 2.0 è stato sviluppato specificamente per gestire ricerche complesse ed è in grado di comprendere e riorganizzare le informazioni, e non solo di riproporle: il modello analizza le richieste dell’utente e determina quali dati possano contribuire a una risposta efficace.
Attraverso un processo di valutazione gerarchica, l’algoritmo identifica elementi chiave, riorganizza i testi in una struttura logica e ottimizza la formulazione del linguaggio per offrire una sintesi scorrevole e informativa. Questo sistema si differenzia dai metodi di estrazione usati in passato, perché rielabora i testi già esistente per migliorarne la leggibilità e il valore informativo.
Gemini 2.0 è progettato per integrare informazioni provenienti da più fonti affidabili, incrociando contenuti indicizzati con altri input strutturati, come i dati del Google Knowledge Graph e quelli aggiornati in tempo reale. In questo modo, la visualizzazione delle risposte può includere elementi testuali, immagini e persino schemi comparativi, a seconda della tipologia di ricerca.
Query fan-out: perché Google suddivide una ricerca in sottotemi
Una delle caratteristiche più avanzate di AI Overview è la capacità di frazionare una query principale in più sotto-domande, nel processo query fan-out che permette a Google di analizzare ogni componente semantica della ricerca, elaborando separatamente le informazioni necessarie per costruire una risposta più ricca e dettagliata.
Se l’utente inserisce una domanda ampia come “Come funziona il metabolismo e quali fattori lo influenzano?”, il sistema non cerca una singola pagina che contenga l’intera risposta, ma fraziona il quesito e attiva ricerche parallele su sotto-argomenti, come “Processi biologici del metabolismo”, “Metabolismo e genetica” , “Influenza della dieta sul metabolismo” raccogliendo i dati più pertinenti per ciascun aspetto.
L’elaborazione attraverso query fan-out garantisce che l’AI Overview copra più angolazioni della stessa ricerca, rendendo l’informazione più articolata rispetto a un semplice estratto testuale. Il risultato è una panoramica più strutturata e approfondita, in grado di rispondere in maniera più esaustiva rispetto a un elenco di link.
I criteri di attivazione e le ricerche escluse
Non tutte le query attivano AI Overview, come detto, e il sistema decide quando mostrarla in base a valutazioni di utilità e affidabilità, separate in tre criteri principali.
- Grado di complessità della query – Le sintesi AI vengono attivate soprattutto per domande articolate, che richiedono spiegazioni dettagliate o l’incrocio di più fonti. Ricerche più semplici, come “Meteo Milano domani” o “Prezzo di un iPhone 15” , difficilmente generano una Overview, perché i dati sono già disponibili in fonti strutturate.
- Confidenza nei risultati – Google utilizza una soglia di affidabilità: l’AI Overview viene mostrata solo se il sistema ha abbastanza dati coerenti da fonti attendibili per formulare una risposta solida. Su argomenti in cui le informazioni sono controverse o manca un consenso preciso, l’Overview potrebbe non comparire affatto.
- Categorie escluse e query sensibili – Google ha stabilito che certe tipologie di ricerche non attiveranno AI Overview per ragioni di sicurezza e responsabilità. Queste includono tematiche mediche avanzate, questioni legali, finanza personale ed eventi critici in tempo reale, ovvero i classici contenuti YMYL, per evitare il rischio di divulgare informazioni inesatte o distorte.
L’attivazione della funzione è dinamica, quindi un contenuto che oggi non genera un’AI Overview potrebbe iniziare a farlo in futuro, in base alle evoluzioni dell’algoritmo e all’affinamento dei criteri di selezione.
Come vengono selezionate le fonti: il rapporto con l’indicizzazione classica
Uno degli interrogativi principali riguarda il metodo con cui Google determina quali pagine includere nelle AI Overview. Il processo non segue esclusivamente il ranking classico, ma le fonti utilizzate vengono selezionate sulla base di rilevanza tematica, affidabilità e capacità di rispondere al search intent dichiarato nella query.
I fattori che incidono sulla selezione includono:
- Completezza e chiarezza espositiva – L’AI Overview privilegia contenuti che trattano l’argomento in modo esaustivo, evitando fonti con informazioni frammentarie.
- Dati strutturati e markup semantico – I siti che utilizzano schema markup e strutture informative chiare possono risultare più facilmente processati dall’AI e inclusi nelle panoramiche generate.
- Traffic share e autorità nel settore – Le pagine che già dimostrano di attrarre traffico qualificato su un determinato tema hanno più probabilità di essere prese in considerazione. Questa è una delle intuizioni avute da Ivano Di Biasi, confermate dalle prime analisi “sul campo”.
Sebbene il ranking tradizionale sia ancora un fattore determinante, AI Overview va oltre la semplice posizione nelle SERP, privilegiando risorse in grado di offrire una risposta dettagliata, ben costruita e affidabile. Questo porta a una modifica nell’approccio alla SEO: non basta più puntare al primo posto, ma diventa essenziale ottimizzare i contenuti affinché siano valutati dall’AI come le migliori fonti di riferimento.
I primi dati sull’impatto di AI Overview e il comportamento degli utenti
L’introduzione delle risposte basate sull’intelligenza artificiale sta già modificando il rapporto tra utenti e motori di ricerca. I primi studi effettuati negli Stati Uniti evidenziano un cambiamento misurabile nei comportamenti di navigazione, con implicazioni dirette sul traffico organico per molti siti web: in particolare, si segnalano una riduzione del numero di clic sui risultati tradizionali e una maggiore interazione con le risposte sintetizzate da Google, specialmente per le ricerche che non richiedono un approfondimento dettagliato.
L’impatto della nuova esperienza di ricerca varia però in base alla tipologia di query e alla categoria di contenuti coinvolta: i siti che forniscono risorse informative generiche o risposte rapide sembrano essere i più esposti al rischio di una riduzione di traffico, mentre altri settori reagiscono in modo più sfumato.
Meno clic sui risultati tradizionali? Cosa dicono gli studi sul calo del CTR organico
I primi dati suggeriscono una tendenza chiara: quando una risposta basata su AI viene mostrata in cima alla SERP, il numero di clic sui link sottostanti diminuisce. Studi recenti sul click-through rate delle ricerche informative indicano che le pagine posizionate tra i primi risultati tradizionali registrano una flessione significativa, con variazioni più marcate in alcune categorie di query.
Secondo la ricerca pubblicata nel primo trimestre del 2025, le pagine ai vertici della ricerca organica hanno visto un calo medio del CTR del 7-10% nelle ricerche di tipo informativo, mentre per alcune domande generiche l’effetto è stato ancora più evidente. Tuttavia, una tendenza interessante emerge confrontando differenti tipologie di query: per quelle che richiedono un livello di approfondimento superiore, gli utenti continuano a interagire con i siti, utilizzando le anteprime fornite come punto di partenza per ulteriori ricerche.
Questi numeri confermano che i contenuti sintetizzati dall’AI intercettano una fascia di utenti che prima avrebbe esplorato i siti disponibili nei risultati di ricerca. Tuttavia, non tutte le categorie vengono colpite allo stesso modo.
Come cambia la navigazione delle informazioni? L’effetto della risposta immediata sulle abitudini dei ricercatori
L’accesso diretto a una sintesi pronta all’uso sta modificando anche il modo in cui le persone interagiscono con i motori di ricerca. Quando un utente ottiene in prima battuta un riepilogo dettagliato non sempre sente la necessità di proseguire oltre, soprattutto quando l’informazione fornita risponde in modo chiaro alla sua esigenza, un po’ come già si verifica con l’effetto zero-click search.
Questa dinamica riduce l’esplorazione delle pagine nei risultati organici, marginalizzando molte risorse che prima venivano consultate anche solo per una ricerca superficiale. Se in passato le persone selezionavano manualmente un risultato in base al titolo e alla descrizione mostrati nella SERP, oggi tendono ad affidarsi a quanto riportato nella sintesi generata dall’AI.
Questo cambiamento non riguarda solo il numero di clic, ma anche il tempo trascorso sulle pagine. Analisi preliminari suggeriscono che, nelle ricerche dove la risposta dell’AI appare più spesso, la durata media delle sessioni sui siti collegati tende a diminuire, segnalando una consultazione meno approfondita. Tuttavia, in alcuni contesti questa riduzione del tempo trascorso si traduce in un incremento della qualità delle visite: chi clicca lo fa con un intento più mirato, evitando di accedere a siti che non rispondono davvero alla sua esigenza.
I settori che ne risentono di più: i dati dalle ricerche informative e dagli e-commerce
La comparsa delle risposte AI non ha impattato tutte le categorie allo stesso modo: le maggiori variazioni si registrano nelle query informative, dove gli utenti sono maggiormente inclini a fermarsi al riepilogo mostrato nella SERP senza esplorare ulteriormente. Questo effetto riguarda in particolare le ricerche legate a definizioni, nozioni generali, domande di cultura generale e brevi guide pratiche.
Nel settore dell’e-commerce, invece, l’impatto varia in base alla tipologia di prodotto e alla fase del processo d’acquisto in cui si trova l’utente. Quando le risposte dell’AI includono comparazioni di prodotti, schede sintetiche e consigli d’acquisto, il traffico ai siti che tradizionalmente fornivano queste informazioni può subire una riduzione. D’altra parte, per le transazioni complesse o gli acquisti che richiedono una valutazione più approfondita, gli utenti continuano a visitare i siti ufficiali prima di compiere una decisione definitiva.
La situazione è più stabile per le query che riguardano specializzazioni tecniche, analisi dettagliate o conoscenze avanzate. Quando il tema richiede spiegazioni articolate o un punto di vista autorevole, le persone mostrano una maggiore disposizione a proseguire oltre la risposta iniziale, valutando fonti più approfondite. Questo scenario suggerisce che, per chi produce contenuti, puntare su analisi esaustive e ben documentate potrebbe rivelarsi un fattore determinante per mantenere la visibilità.
SEO e AI Overview: le nuove regole per posizionarsi con successo
È inevitabile che questa funzionalità porti all’ennesima riproposizione della domanda “La SEO è morta?”, o più semplicemente spinga a riflette su come ridefinire le strategie di ottimizzazione, spostando l’attenzione dal posizionamento nei risultati organici alla capacità di diventare la fonte selezionata dall’AI per generare le risposte fornite direttamente nella SERP.
L’obiettivo non è più semplicemente raggiungere le prime posizioni nei risultati classici, ma capire come i contenuti vengono scelti, sintetizzati e riproposti dall’intelligenza artificiale. Questo significa superare una logica basata sulle keyword e orientarsi verso un’ottimizzazione che migliori la leggibilità, la rilevanza e la struttura del contenuto per i modelli AI.
SEOZoom aveva già anticipato questa trasformazione con analisi specifiche e strumenti mirati per la SEO for AI, e i dati raccolti confermano che chi struttura i contenuti in modo più articolato, rispondendo in profondità ai bisogni degli utenti, ha molte più probabilità di essere incluso nelle risposte AI, mentre chi si affida a un’ottimizzazione superficiale basata solo su keyword mirate rischia di essere marginalizzato.
Da keyword a intenti di ricerca: perché la pertinenza globale è più importante che mai
Tradizionalmente, la SEO si è basata sull’identificazione delle parole chiave più rilevanti e sulla loro ottimizzazione all’interno delle pagine. Questo approccio ha già mostrato i suoi limiti, e viene ora ulteriormente superato da un sistema che analizza le query in modo più articolato: l’AI non si limita a individuare una corrispondenza testuale diretta, ma interpreta il contesto dell’intera ricerca, costruendo una risposta che integra più sfaccettature dell’argomento richiesto.
I motori di ricerca AI-driven interpretano cioè il bisogno informativo completo dell’utente, e non si concentrano su singole parole chiave – ed è evidente nel modo in cui AI Overview scorpora una query in sotto-argomenti e costruisce una risposta completa combinando informazioni da più fonti.
Per essere selezionati, i contenuti devono dimostrare di coprire l’intero spettro informativo relativo a un tema, offrendo connessioni tra gli aspetti principali e quelli correlati e assicurando un livello di copertura più ampio rispetto a quello richiesto dall’ottimizzazione tradizionale. Le pagine che trattano un argomento in modo frammentato o focalizzato su una singola parola chiave finiscono per avere meno probabilità di essere considerate nell’elaborazione delle risposte AI. Strutturare gli articoli secondo un modello basato sugli intenti di ricerca, adottando un approccio topic-first anziché keyword-first, diventa una strategia essenziale per mantenere la rilevanza, così come adottare una logica conversazionale e includere più prospettive all’interno di un unico contenuto.
Le analisi condotte con SEOZoom hanno già evidenziato questa tendenza: i contenuti che riescono a coprire in modo efficace l’intera gamma di ricerche legate a un argomento, organizzando informazioni coerenti e interconnesse, ottengono risultati migliori sia nel ranking tradizionale che nella selezione AI.
L’analisi delle domande frequenti, per esempio, è una strategia efficace per allinearsi a questo nuovo modello. SEOZoom ha integrato strumenti come il Question Explorer, che permette di identificare quali domande l’AI considera prioritarie su un determinato argomento. Creare contenuti che rispondano a questi interrogativi in modo strutturato e coerente migliora l’inclusione nei riepiloghi.
Autorità e affidabilità dei contenuti: cosa premia l’AI di Google nella selezione delle fonti
I criteri di qualità che Google utilizza per selezionare i contenuti nell’AI Overview coincidono sempre più con il framework EEAT (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). L’intelligenza artificiale ha bisogno di fonti altamente affidabili per generare risposte credibili, motivo per cui premia siti con una solida reputazione nel proprio settore.
Gli studi condotti da SEOZoom e le analisi presenti in SEO for AI confermano che Google predilige contenuti che dimostrano un’esperienza reale e una profonda competenza nel settore di riferimento. Per aumentare la probabilità di essere selezionati dall’AI, è fondamentale:
- Dimostrare chiaramente l’esperienza dell’autore con approfondimenti strutturati, riferimenti a dati concreti e contributi che vadano oltre le informazioni già note.
- Adottare una scrittura chiara e ottimizzata per la lettura AI, eliminando ridondanze e inutili complicazioni testuali che possono rendere difficile l’estrazione delle parti davvero pertinenti.
- Strutturare i contenuti con una formattazione chiara, evitando testi eccessivamente lunghi e dispersivi a favore di paragrafi organizzati in modo logico e coerente.
Ottimizzare per AI Overview e non sparire nelle SERP: strategie pratiche per rimanere rilevanti
Per mantenere visibilità in una SERP sempre più dominata dall’intelligenza artificiale, è necessario adottare un approccio SEO adattivo, che tenga conto delle nuove dinamiche di selezione AI. Dai test condotti con SEOZoom, emergono alcune pratiche fondamentali per aumentare la probabilità di essere scelti nelle AI overview:
- Copertura estesa dell’argomento. Mappare accuratamente l’intero ecosistema informativo legato a un tema, evitando di trattarlo in modo frammentario su più pagine scollegate.
- Espandere l’analisi dell’intento di ricerca. Non limitarsi a domande dirette o keyword secche, ma approfondire il contesto, anticipando i sotto-argomenti che potrebbero arricchire la trattazione.
- Strutturazione logica dei contenuti. Utilizzare sottotitoli chiari, elenchi ben organizzati e una segmentazione dell’informazione che ne faciliti l’estrazione automatica.
- Organizzare i contenuti con una struttura scalabile. I testi devono favorire la lettura verticale, rispondendo a più livelli di approfondimento. Intestazioni coerenti, concatenazione logica delle informazioni e chiarezza espositiva aumentano la probabilità di essere integrati nelle risposte AI.
- Ottimizzazione conversazionale. Scrivere contenuti che rispondano a domande reali degli utenti in modo approfondito, chiaro e naturale.
- Gestire l’ottimizzazione semantica e il markup dei dati. L’utilizzo corretto della formattazione del testo, dei dati strutturati e delle relazioni tra gli elementi informativi migliora l’interpretabilità da parte dei modelli di linguaggio.
Forse può risultare banale, eppure è vero che l’evoluzione dell’intelligenza artificiale non rappresenta solo una sfida, ma anche un’opportunità per chi sa adattarsi rapidamente e costruire contenuti realmente utili e ben strutturati. Il futuro della SEO andrà oltre la lotta per la prima posizione nei risultati organici, per diventare una battaglia per ottenere la fiducia dell’AI come fonte autorevole da cui attingere per generare risposte.
L’esperienza diretta: cosa abbiamo scoperto su AI Overview
Analizzare il funzionamento di AI Overview esclusivamente sulla base delle dichiarazioni ufficiali di Google non è sufficiente per comprendere realmente come vengono scelti i contenuti, ma serve verificare sul campo quali siti vengono selezionati, con quali criteri e quali pattern emergono nelle risposte generate.
È quello che stiamo facendo già da qualche settimana, come raccontato anche da Ivano Di Biasi in questo video TikTok, con una serie di esperimenti su un ampio set di query, monitorando i comportamenti dell’AI osservando quali siti vengono inclusi nelle risposte, quale tipologia di contenuti risulta maggiormente valorizzata e quali segnali sembrano incidere sulla scelta delle fonti. Grazie agli strumenti di SEOZoom, possiamo già trarre indicazioni concrete sulle strategie di ottimizzazione più efficaci per mantenere la visibilità nelle nuove SERP AI-driven.
@seozoom AI Overview arriva in Italia: come cambia Google con l’AI? #ai #intelligenzaartificiale #aioverview ♬ suono originale – SEOZoom
Queste prime analisi sulle tendenze di ranking avevano l’obiettivo di individuare ricorrenze e schemi precisi nei risultati generati da AI Overview, verificando ad esempio
- Se i siti mostrati nelle risposte AI coincidessero con quelli meglio posizionati nella SERP tradizionale.
- Se emergessero differenze nella selezione dei contenuti rispetto ai featured snippet e ai knowledge panel.
- Quali fattori sembrassero incidere maggiormente nell’inclusione nelle overview AI.
Di fondo, emerge un primo dato significativo: non sempre l’AI Overview attinge dai siti che occupano le prime posizioni organiche. A prima vista, Google sembra in molti casi preferire fonti che trattano l’argomento nella sua interezza, anche se posizionate più in basso nei ranking tradizionali. Ma questa è solo una visione parziale, perché l’analisi del traffic share con SEOZoom rivela invece che a “finire” nelle selezioni dell’AI sono proprio le pagine che conquistano traffico sull’intero cluster di keyword dell’intento di ricerca, e non quelle che sono meglio posizionate per le singole keyword.
In parole più semplici, i siti più frequentemente selezionati dall’AI sono quelli che, nel loro settore, coprono in modo efficace l’intero spettro di ricerche correlate, dominando il traffic share di una tematica specifica. La funzionalità non estrae un risultato basandosi unicamente sulla posizione della pagina in una determinata SERP, ma valuta quali siti risultano più autorevoli e completi rispetto all’intento di ricerca espresso dall’utente.
Questo significa che, per migliorare la probabilità di essere inclusi nelle AI overview è essenziale presidiare un’intera area semantica, creando contenuti che rispondano in modo ampio e dettagliato alle possibili varianti di una stessa domanda.
L’analisi mostra anche che Google utilizza più fonti per costruire le risposte, evitando di basarsi esclusivamente su un’unica pagina. I siti che trattano in profondità un argomento e che si posizionano su più ricerche correlate hanno maggiori probabilità di vedere i propri contenuti estratti, mentre pagine meno complete vengono escluse. Questa dinamica suggerisce che un approccio basato su topic cluster e intenti di ricerca non solo continua a essere efficace per la SEO tradizionale, ma diventa ancora più rilevante nel contesto delle AI-driven search.
Un secondo aspetto rilevante riguarda la struttura dei contenuti selezionati: viene data priorità a testi che coprono un argomento in modo articolato, organizzando le informazioni in sottosezioni chiare e logiche. I siti che si limitano a offrire una risposta breve e diretta, senza approfondire i collegamenti tra le varie sfaccettature del tema, hanno meno probabilità di essere inclusi.
Cosa aspettarsi dal futuro: AI Overview è solo l’inizio?
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nella ricerca non si ferma a questi riepiloghi generati automaticamente, e Google sta già sperimentando nuove modalità per rendere il motore di ricerca ancora più interattivo, trasformandolo da strumento di consultazione a sistema in grado di dialogare con l’utente e interpretarne le esigenze con una flessibilità mai vista prima.
Le prime fasi di test di Google AI Mode suggeriscono che il rapporto tra utenti e risultati sta cambiando velocemente. Il motore di ricerca evolve in direzione di un’interazione conversazionale, riducendo la necessità di navigare tra più fonti per trovare le informazioni richieste. Parallelamente, l’intelligenza artificiale inizia a comprendere e interpretare non solo i testi, ma anche i contenuti visivi, rendendo immagini e video sempre più centrali per la ricerca.
Questi cambiamenti sollevano interrogativi importanti per chi crea contenuti. Se l’AI è in grado di sintetizzare e riformulare informazioni prese da diverse fonti, quale sarà il valore aggiunto dei contenuti originali? La qualità della scrittura, la capacità di offrire una prospettiva unica e la costruzione di esperienze realmente utili per gli utenti diventano fattori decisivi per rimanere rilevanti in un web in cui le informazioni vengono veicolate sempre più dall’intelligenza artificiale.
Google AI Mode e la ricerca sempre più conversazionale: un nuovo paradigma in arrivo?
Se AI Overview rappresenta un’evoluzione della ricerca, AI Mode è un vero e proprio cambio di paradigma. Questo esperimento, inizialmente disponibile solo in Search Labs, introduce un’esperienza più interattiva , che consente all’utente di approfondire in tempo reale un argomento attraverso una sequenza di domande e risposte dirette con l’intelligenza artificiale.
Il meccanismo alla base di questa novità sfrutta modelli avanzati di elaborazione del linguaggio per comprendere ricerche complesse e gestire query articolate e multilivello. L’utente formula una prima domanda, la AI fornisce un riscontro basato sulle fonti disponibili e, se necessario, la conversazione può proseguire con richieste di approfondimento mirate.
Questa impostazione avvicina il motore di ricerca ai chatbot basati su AI, ma con una differenza fondamentale: l’integrazione con il sistema di ranking e la capacità di includere risultati freschi e verificati, evitando le criticità tipiche dei modelli chiusi che non attingono ai dati più recenti. Il grado di affidabilità e l’uso delle fonti restano quindi al centro dell’esperienza di ricerca, ma il modo in cui gli utenti interagiscono sta diventando progressivamente più fluido, eliminando in molti casi la necessità di consultare manualmente più siti web.
L’integrazione tra AI e ricerca visiva: perché le immagini e i video contano sempre di più
L’evoluzione della ricerca non riguarda solo il testo, perché l’AI sta migliorando la capacità di interpretare e proporre risultati visivi, ampliando la tradizionale ricerca per immagini e portando nuovi strumenti come Lens e Circle to Search al centro dell’esperienza online.
L’intelligenza artificiale riesce a identificare schemi e correlazioni nelle immagini e nei video, utilizzandoli per fornire risposte più dinamiche e contestualizzate. Questo approccio è particolarmente utile in settori come commercio elettronico, istruzione e assistenza tecnica, dove la capacità di riconoscere un oggetto o una situazione a partire da una foto o un frame video può migliorare significativamente la precisione dei risultati.
Inoltre, la crescente attenzione di Google verso i contenuti multimediali ottimizzati per l’AI suggerisce che le strategie di visibilità dovranno adattarsi. Video descrittivi, immagini corredate da metadati accurati e risorse visive pensate per essere facilmente interpretate dalle AI giocheranno un ruolo sempre più centrale nella costruzione dei contenuti digitali.
Il ruolo dell’esperienza umana: creare contenuti che restano rilevanti anche nell’era dell’AI
Se Google è in grado di generare riepiloghi strutturati e di costruire risposte a partire da fonti selezionate, qual è il margine di azione per chi produce contenuti originali? La risposta sta nella capacità di differenziarsi attraverso un approccio più autentico e orientato all’esperienza diretta.
L’AI può analizzare grandi volumi di informazioni, ma non è in grado di sostituire intuizione, opinione e creatività. Gli utenti continuano a cercare approfondimenti che vadano oltre il semplice riepilogo di concetti generici, privilegiando contenuti che offrono un valore distintivo, che derivano da esperienze reali, casi studio, analisi inedite, approfondimenti tecnici e interpretazioni personalizzate .
L’intelligenza artificiale può organizzare e distribuire conoscenza, ma la fiducia nelle fonti rimane un fattore chiave. Creare contenuti che mostrano competenza, autorevolezza e capacità critica diventa quindi la strategia vincente per mantenere il rapporto diretto con il pubblico e preservare la rilevanza in un contesto dominato dalle risposte AI.
