GEO

Generative Engine Optimization

L’acronimo viene utilizzato per indicare un insieme di strategie che hanno, come obbiettivo principale, l’ottimizzazione dei contenuti digitali per aumentare la visibilità all’interno dei motori di ricerca alimentati dalla IA (Intelligenza Artificiale).

La GEO (Generative Engine Optimization) è anche conosciuta come AEO (Answer Engine Optimization).

L’ottimizzazione per i motori di ricerca generativi integra le tecniche SEO (Search Engine Optimization) convenzionali alla comprensione del modo in cui i modelli IA (Intelligenza Artificiale) elaborano e danno priorità alle informazioni nel fornire le loro risposte elaborate in NLP (Natural Language Processing) sintetizzando le informazioni provenienti da molteplici fonti, integrando database strutturati, articoli e ricerche accademiche per generare risposte pertinenti in tempo reale.

Però ci sono delle differenze tra le strategie GEO (Generative Engine Optimization) e SEO (Search Engine Optimization):

• SEO (Search Engine Optimization):
  • target principale: motori di ricerca tradizionali;
  • generazione di risposte: elenco di ‟link” (collegamento) e ‟SERP” (Search Engine Results Page);
  • contestualizzazione dei contenuti: ‟page rank” (algoritmo di analisi che assegna un peso numerico ad ogni elemento di un insieme di documenti connessi per mezzo di collegamenti ipertestuali con lo scopo di quantificare l’importanza relativa all’interno dell'insieme stesso);
  • comprensione dell’intento utente: abbinamento della parola chiave alla ‟query” (comando scritto dall'utente per estrarre informazioni dal contenuto di una base di dati);
  • formattazione dei contenuti: formati dei motori di ricerca tradizionali;
  • strategia basata sulla ricerca: ‟keyword research” e analisi del sito (inline e offline);
  • monitoraggio delle performance: ‟ranking” (posizionamento), ‟clic” (evento interattivo), ‟impression” (visualizzationi), ‟CTR” (‟Click-through rate” o ‟Tasso di interazione”);
• GEO (Generative Engine Optimization):
  • target principale: motori di risposta IA (Intelligenza Artificiale);
  • generazione di risposte: sintesi ed elaborazione generativa di risposte;
  • contestualizzazione dei contenuti: chiarezza, autorevolezza e strutturazione del contenuto;
  • comprensione dell’intento utente: interpretazione IA (Intelligenza Artificiale) dell’intento dell’utente;
  • formattazione dei contenuti: contenuti in formati facilmente leggibili e fruibili;
  • strategia basata sulla ricerca: strutture dei contenuti, temi e pattern di citazione;
  • monitoraggio delle performance: citazioni e traffico ‟referral” (raccomandazioni) proveniente dai motori IA (Intelligenza Artificiale).

Da queste differenze emerge che la GEO (Generative Engine Optimization) ha, come obbiettivo, quello di ottenere citazioni dirette nei modelli di linguaggio generativi.

Qui di seguito riportiamo un elenco di strategie da adottare:

• Keyword long tail (ottimizzazione per le parole chiave a coda lunga): prevedere l'utilizzo di query più complesse, specifiche e conversazionali;
• Topic clustering: intercettare le ‟Keyword long tail” (parole chiave a coda lunga) organizzando i contenuti in modo logico e intuitivo attorno a un ‟pillar content” (contenuto pilastro o pagina centrale strutturata su un argomento ampio) e insieme ai ‟cluster content” (contenuti secondari), per eventuali approfondimenti verticale (pagine satellite) al correlato principale, creare una ‟topical authority‟ (misura dell’autorità percepita di un sito web e della sua competenza in una particolare nicchia o argomento) nel tempo;
• Notorietà e autorità di dominio (autorevolezza della fonte): menzioni semantiche prediligendo autori, brand, persone ed entità riconosciuti come esperti nel loro settore, con un’elevata autorità, forte notorietà e affidabili;
• SEO entities (SEO Entity Recognition): uso di dati strutturati e schema markup per far comprendere il contenuto di una pagina;
• Brand mention (costruzione di autorità): aumentare le menzioni del brand in contesti pertinenti;
• Contenuti multimediali: usare contenuti multimediali per l’‟engagement‟ degli utenti anche su più piattaforme;

Un altro aspetto fondamentale è il Knowledge Graph (Grafo della conoscenza) ovvero le informazioni significative che un motore di ricerca raccoglie dalle varie fonti indicizzate.