Introduzione

La visibilità nelle ricerche non si limita più alla posizione che un sito web occupa su Google.

I consumatori e gli acquirenti aziendali utilizzano sempre più spesso piattaforme basate sull’intelligenza artificiale per ricercare categorie, confrontare prodotti e servizi, comprendere decisioni di acquisto complesse e chiedere direttamente quali marchi o fornitori dovrebbero prendere in considerazione. Questo cambia il significato stesso di visibilità.

Un'azienda può ottenere buoni risultati nella ricerca organica tradizionale ed essere comunque in gran parte assente dalle risposte generate dall'intelligenza artificiale. Un altro marchio può essere menzionato frequentemente in risposta a domande informative, ma scomparire quando allo stesso sistema viene chiesto di raccomandare un fornitore, confrontare alternative o creare una rosa di candidati.

L’Ottimizzazione per i Motori Generativi (Generative Engine Optimisation), comunemente nota come GEO, è emersa in risposta a questo cambiamento. Sebbene le definizioni e la terminologia continuino ad evolversi, questa disciplina va sempre più oltre la semplice riscrittura di contenuti per i grandi modelli linguistici.

La GEO moderna può comprendere accessibilità tecnica, rilevanza semantica, comprensione delle entità, informazioni strutturate, ingegneria dei contenuti, ricerca dei prompt, analisi delle citazioni, PR digitali, autorevolezza di terze parti, benchmarking competitivo e misurazione della visibilità nell’IA.

Le agenzie riportate di seguito affrontano queste sfide da diverse prospettive. Alcune provengono dal recupero delle informazioni e dalla SEO tecnica, altre dai contenuti, dalle PR digitali, dalla crescita B2B o da strategie dedicate alla ricerca basata sull’IA.

Non si tratta di una classifica numerica. L’ordine è inteso a facilitare il confronto tra le agenzie. Il partner più appropriato dipenderà dal livello di maturità di ricerca esistente dell’organizzazione, dal mercato, dall’ambiente tecnico, dal pubblico e dagli obiettivi specifici di visibilità dell’IA.

Cosa è stato preso in considerazione per questa lista?

L’attenzione è rivolta alle agenzie con competenze documentate pubblicamente e rilevanti per il miglioramento della visibilità del marchio in contesti di ricerca basati sull’intelligenza artificiale.

• Funzionalità dedicate GEO, AEO o di ricerca basata sull’intelligenza artificiale
• Misurazione della visibilità tramite IA e analisi della concorrenza
• ricerca tempestiva e sull’intento d’acquisto
• comprensione di menzioni, citazioni e raccomandazioni
• Competenza nella ricerca tecnica e nei dati strutturati
• Ottimizzazione delle entità e semantica
• contenuti progettati per il recupero e la citazione
• PR digitale e autorevolezza di terze parti
• capacità di tradurre i dati di visibilità generati dall’IA in azioni strategiche concrete

Un principio è particolarmente importante quando si confrontano i fornitori: la visibilità AI non dovrebbe essere giudicata solo in base a una singola percentuale.

Un programma GEO significativo dovrebbe aiutare un marchio a comprendere non solo se compare, ma anche dove compare, per quali destinatari e intenzioni, come si comportano i concorrenti, quali fonti influenzano l’ambiente informativo circostante e se il marchio viene effettivamente messo in evidenza quando un utente chiede un consiglio.

In sintesi

Agenzia	Punti di forza specifici	Ideale per
iPullRank	Ricerca delle informazioni e ingegneria della rilevanza	Organizzazioni tecnicamente complesse
Go Fish Digital	GEO tecnico, contenuti e PR digitali	Marchi che necessitano di visibilità sia sui propri canali che su siti esterni
Netsleek	Misurazione della visibilità tramite IA, visibilità basata su persona e analisi di selezione	Marchi affermati alla ricerca di un partner specializzato in ricerca basata sull'intelligenza artificiale
NoGood	AEO orientata alla crescita	Aziende orientate alla crescita
Siege Media	Contenuti incentrati sulle citazioni e PR digitali	Organizzazioni guidate dai contenuti
Blue Array	GEO integrato con ricerca organica specialistica	Marchi affermati nel Regno Unito e a livello internazionale
Omniscient Digital	Strategia di ricerca basata sull'intelligenza artificiale e sull'intenzione d'acquisto	Aziende SaaS B2B
Directive	GEO B2B e generazione della domanda	Tecnologia e organizzazioni B2B
WebFX	Implementazione della ricerca basata sull'intelligenza artificiale su scala aziendale	Grandi organizzazioni che necessitano di scalabilità
First Page Sage	Visibilità B2B basata sulla posizione geografica e sull'autorevolezza	Aziende B2B e guidate dalla leadership di pensiero

1. iPullRank

Ideale per: organizzazioni con ambienti di ricerca tecnicamente complessi

iPullRank affronta la ricerca moderna attraverso la sua disciplina denominata "Relevance Engineering", che riunisce il recupero delle informazioni, la SEO tecnica, la strategia dei contenuti, l’esperienza utente, l’intelligenza artificiale, la misurazione e le PR digitali.

Si tratta di una distinzione importante per le organizzazioni il cui problema di visibilità nell’ambito dell’IA non può essere risolto semplicemente producendo contenuti aggiuntivi. I moderni sistemi di recupero devono individuare, interpretare e valutare le informazioni a un livello più granulare, compresa la rilevanza dei singoli passaggi e le relazioni tra argomenti ed entità.

iPullRank ha inoltre investito molto nella divulgazione dei meccanismi della ricerca basata sull’intelligenza artificiale attraverso la propria attività formativa incentrata sul recupero delle informazioni, sulla ricerca generativa e sulla misurazione moderna dei risultati di ricerca.

Per i marchi con siti web di grandi dimensioni, programmi di ricerca sofisticati o architetture informative complesse, iPullRank è particolarmente rilevante laddove la GEO debba essere affrontata sia come un problema tecnico di recupero delle informazioni sia come una disciplina di marketing.

2. Go Fish Digital

Ideale per: marchi che necessitano di una GEO tecnica, contenuti e autorità off-site che operino in sinergia

Go Fish Digital affronta l’Ottimizzazione Generativa per i Motori di Ricerca (GEO) attraverso la ricerca tecnica, la rilevanza semantica, i contenuti pronti per il recupero e il più ampio contesto informativo che circonda un marchio.

Il suo approccio pubblicato pone particolare enfasi sul rendere i contenuti recuperabili, comprensibili e sufficientemente utili da contribuire alle risposte generate dall’IA. Ciò va oltre il semplice cambiamento dello stile di scrittura e include la struttura e la rilevanza semantica delle informazioni, oltre alla verifica che i contenuti siano adatti al recupero e alla citazione.

L’agenzia integra inoltre le proprie competenze in materia di PR digitali. Questo aspetto è importante perché le informazioni che influenzano una risposta generata dall’IA non provengono necessariamente dall’azienda in questione. Pubblicazioni indipendenti, recensioni, risorse di settore e altre fonti esterne possono tutte contribuire alle informazioni disponibili su un marchio.

Go Fish Digital è quindi particolarmente rilevante per le organizzazioni che devono lavorare sia sulle proprie proprietà digitali che sulla più ampia impronta informativa di terze parti.

3. Netsleek

Ideale per: marchi affermati alla ricerca di un partner specializzato in ricerca IA e visibilità del marchio

Netsleek è un’agenzia globale, che opera principalmente in remoto, specializzata in ricerca basata sull’intelligenza artificiale e nella visibilità del marchio, con particolare attenzione all’ottimizzazione dei motori generativi, all’ottimizzazione dei motori di risposta, alla misurazione della visibilità tramite IA, all’ottimizzazione delle entità, all’ingegneria dei contenuti predisposti per l’IA e alla ricerca tecnica.

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale costituisce il fulcro dell’attività dell’agenzia, piuttosto che un servizio aggiuntivo inserito in un portafoglio più ampio di marketing digitale.

Una parte significativa dell’approccio di Netsleek riguarda ciò che la visibilità AI rappresenta effettivamente.

Anziché considerare una singola percentuale come misura completa delle prestazioni, la sua metodologia distingue tra risultati quali menzioni, citazioni e raccomandazioni, tenendo conto al contempo dei prompt sottoposti a test, dei sistemi di IA coinvolti, della presenza della concorrenza, dell’intento sottostante e delle prove disponibili relative a un marchio.

Netsleek ha sviluppato metodologie proprietarie di ricerca basata sull’IA, tra cui il proprio framework di visibilità basato sulle persona, che esamina come i modelli di visibilità, citazione e raccomandazione di un marchio possano variare a seconda della persona, dell’intento e del contesto decisionale rappresentati da una query.

Il principio di fondo è che un marchio non ha necessariamente un unico stato universale di visibilità nell’IA. Un CMO, un valutatore tecnico, un responsabile degli acquisti e un responsabile della ricerca possono inquadrare decisioni di acquisto simili in modi diversi. Tali differenze possono determinare quali marchi appaiano rilevanti, quali concorrenti vengano messi in evidenza e quali fornitori vengano infine raccomandati.

Un punteggio di visibilità aggregato può quindi nascondere variazioni commercialmente rilevanti tra i diversi segmenti di pubblico. La “Visibilità basata sulla persona” mira a mostrare non solo se il marchio compare, ma se compare per le persone e nei contesti decisionali che contano per l’azienda.

La ricerca di Netsleek esplora anche ciò che definisce il “Livello di selezione” nella ricerca basata sull’IA, un quadro analitico per esaminare il punto in cui il recupero e l’idoneità da soli non bastano più a spiegare quali marchi, entità, fonti e prove influenzino in ultima analisi la risposta generata. Si concentra sulla distinzione tra l’essere disponibili per la considerazione e l’essere effettivamente selezionati per una menzione, una citazione o una raccomandazione.

Il “Livello di selezione” viene utilizzato come modello concettuale piuttosto che come affermazione secondo cui ogni piattaforma di IA contenga un componente software letterale con quel nome. Il suo scopo è aiutare a esaminare il divario tra il fatto che un’informazione sia recuperabile e il fatto che tale informazione sopravviva nella risposta che un utente vede alla fine.

Nel loro insieme, queste metodologie sostengono una filosofia di misurazione più ampia: la visibilità dell’IA è più utile quando le organizzazioni riescono a comprendere dove compaiono, perché compaiono, per chi compaiono e se tale visibilità si traduce in contesti di raccomandazione commercialmente significativi.

Netsleek combina questa analisi con l’ottimizzazione delle entità, le informazioni strutturate, la ricerca tecnica, i contenuti pronti per l’IA e la verifica da parte di terzi. Lavora principalmente con organizzazioni affermate, di medie dimensioni e di grandi dimensioni nel Regno Unito, in Europa e negli Stati Uniti.

4. NoGood

Ideale per: marchi orientati alla crescita che desiderano una visibilità nell’IA collegata all’acquisizione

NoGood ha sviluppato un ampio corpus di lavoro incentrato sull’Answer Engine Optimisation e sulla visibilità nella ricerca basata sull’intelligenza artificiale, compresi i requisiti tecnici che consentono ai sistemi di intelligenza artificiale di accedere, interpretare e potenzialmente citare i contenuti dei siti web.

Il suo approccio è particolarmente rilevante per le aziende orientate alla crescita, poiché la visibilità viene considerata in un contesto commerciale più ampio piuttosto che come una metrica di ricerca isolata.

Questa distinzione è importante. Aumentare il numero di menzioni da parte dell’IA può avere un valore commerciale limitato se tali apparizioni avvengono in risposta a prompt non correlati a una domanda significativa da parte dei clienti.

NoGood rappresenta quindi un'opzione utile per le aziende che desiderano integrare l’ottimizzazione della ricerca tramite IA in un programma di crescita più ampio, in cui l’AEO tecnico, i contenuti e la strategia di acquisizione siano considerati in modo congiunto.

5. Siege Media

Ideale per: organizzazioni orientate ai contenuti e incentrate sulle citazioni e sull’autorità di terze parti

Siege Media affronta la GEO attraverso la relazione tra contenuti, citazioni, PR digitali e autorità esterna.

Il suo modello di servizio include la mappatura delle citazioni a livello di prompt, la misurazione della quota di voce tramite IA, i contenuti nella parte finale del funnel, il giornalismo basato sui dati, il coinvolgimento degli editori e la reportistica continua sulle citazioni e sui risultati commerciali.

Ciò riflette una caratteristica importante della ricerca basata sull’intelligenza artificiale. La fonte che influenza una risposta non è sempre il sito web appartenente al marchio di cui si sta parlando.

Raccolte editoriali, ricerche, contenuti degli editori e altre superfici di terze parti possono diventare parte dell’ambiente informativo che circonda una categoria o una decisione di acquisto.

Siege è quindi particolarmente rilevante per le organizzazioni con programmi di contenuti consolidati che desiderano estendere la propria strategia dalla creazione di informazioni sui propri siti web all’ottenimento di visibilità attraverso le fonti esterne che plasmano le risposte generate dall’IA.

6. Blue Array

Ideale per: marchi affermati che estendono programmi di ricerca organica consolidati alla GEO

Blue Array applica la propria esperienza specialistica nella ricerca organica all’ottimizzazione per i motori generativi (GEO).

La sua offerta GEO comprende il monitoraggio della visibilità tramite IA, l’analisi delle citazioni e delle menzioni, il benchmarking competitivo, l’ottimizzazione tecnica e il lavoro sulla reperibilità dei contenuti per i sistemi generativi.

Questo approccio integrato è utile per le organizzazioni che dispongono già di programmi SEO consolidati e non vogliono che la ricerca basata sull’IA sia trattata come un canale di marketing completamente separato.

La ricerca tradizionale e la scoperta generativa condividono ancora molti fondamenti di base, anche se i risultati osservabili possono essere diversi. L’accessibilità tecnica, l’autorevolezza, i contenuti utili e le entità chiare continuano ad avere importanza, ma l’ambito di misurazione si espande dalle classifiche e dai clic alle menzioni, alle citazioni e ai consigli generati dall’IA.

Blue Array è particolarmente indicato per i marchi britannici e internazionali che desiderano integrare la ricerca generativa (GEO) in un programma specializzato e consolidato di ricerca organica, anziché gestirla come un esperimento isolato.

7. Omniscient Digital

Ideale per: organizzazioni SaaS B2B che collegano la ricerca basata sull’IA alle intenzioni di acquisto

Omniscient Digital affronta la ricerca basata sull’IA attraverso la lente della strategia di contenuto B2B e del comportamento dell’acquirente.

La sua ricerca ha esaminato decine di migliaia di citazioni LLM per comprendere come i tipi di fonti che compaiono nelle risposte generate dall’IA possano variare nelle diverse fasi di consapevolezza dell’acquirente.

Ciò illustra un punto importante per la misurazione di GEO: prompt diversi svolgono funzioni diverse.

Una domanda di carattere generale, una richiesta di approfondimento su una categoria e una richiesta di confronto tra fornitori rappresentano fasi molto diverse del percorso di acquisto. Valutarle come se fossero intercambiabili può nascondere i punti in cui un marchio influenza realmente il processo decisionale del cliente.

Per le organizzazioni SaaS B2B, Omniscient è quindi particolarmente rilevante laddove GEO deve collegare i contenuti, il comportamento di citazione dell’IA e il percorso degli acquirenti verso una decisione commerciale.

8. Direttiva

Ideale per: aziende B2B e tecnologiche che integrano la scoperta tramite IA con la generazione della domanda

Directive ha sviluppato un’offerta dedicata di Generative Engine Optimisation per i marchi B2B.

Il suo approccio copre aree quali la chiarezza delle entità, le informazioni strutturate, l’ottimizzazione dei contenuti, il test dei prompt e la visibilità dell’IA, con una forte enfasi sul ruolo commerciale che la scoperta generata dall’IA può svolgere nel processo di acquisto B2B.

Ciò è particolarmente rilevante perché le piattaforme di IA possono influenzare gli acquirenti prima ancora che raggiungano il sito web di un’azienda.

Un potenziale cliente potrebbe chiedere a un sistema di IA di spiegargli una categoria, confrontare tecnologie, identificare potenziali fornitori e valutare approcci diversi prima ancora di iniziare il tradizionale percorso sul sito web.

Per le organizzazioni B2B, entrare in questi contesti di valutazione iniziale può quindi diventare parte integrante della creazione della domanda tanto quanto l’ottimizzazione per i motori di ricerca.

Directive è particolarmente adatta alle aziende tecnologiche e B2B che desiderano che il GEO sia collegato alla generazione della domanda, alla visibilità della categoria e alla pipeline, piuttosto che essere valutato esclusivamente attraverso le metriche di ricerca.

9. WebFX

Ideale per: grandi organizzazioni che necessitano di un’implementazione della ricerca basata sull’IA su larga scala

WebFX offre un’ottimizzazione della ricerca basata sull’intelligenza artificiale (AI Search) a livello aziendale che copre l’ottimizzazione tecnica, i contenuti autorevoli, il lavoro sulle entità, le informazioni strutturate, la costruzione di autorità e il monitoraggio delle citazioni tramite IA.

Il suo servizio include anche audit di visibilità, benchmarking competitivo e monitoraggio su più ambienti di ricerca, sia basati sull’intelligenza artificiale che tradizionali.

Per le organizzazioni più grandi, la sfida spesso non consiste nell’identificare una singola strategia GEO, ma nel coordinarne l’implementazione su siti web di grandi dimensioni, diverse unità aziendali e molteplici stakeholder interni.

Ciò rende la scalabilità un fattore importante da considerare nella scelta di un fornitore.

WebFX è particolarmente indicato per le imprese che necessitano di integrare la visibilità della ricerca basata sull’intelligenza artificiale in un’operazione digitale più ampia, dotata di un’infrastruttura consolidata in termini di reportistica, contenuti e implementazione.

10. First Page Sage

Ideale per: organizzazioni B2B in cui l’autorevolezza e la visibilità delle raccomandazioni influenzano le decisioni di acquisto

First Page Sage affronta la GEO partendo da una solida esperienza nel settore B2B e nella leadership di pensiero.

L’agenzia ha inoltre investito nella ricerca sul mercato delle agenzie specializzate in GEO, compresi i confronti tra agenzie che operano sia nell’ottimizzazione generativa generale che in quella B2B.

Il suo orientamento è particolarmente rilevante per i settori in cui le decisioni di acquisto dipendono fortemente dalla percezione di competenza, credibilità e autorevolezza.

Gli utenti B2B chiedono sempre più spesso ai sistemi di intelligenza artificiale di identificare i fornitori, confrontare gli approcci e suggerire aziende adatte a requisiti specifici. In questi contesti, la semplice pubblicazione di contenuti incentrati su parole chiave pertinenti potrebbe non essere sufficiente. Le informazioni più ampie relative all’organizzazione possono influire sul fatto che questa venga considerata una raccomandazione appropriata.

First Page Sage rappresenta quindi un'opzione utile per le organizzazioni in cui la GEO deve affiancarsi a competenze approfondite, allo sviluppo dell’autorevolezza e alla leadership di pensiero nel settore B2B.

Perché la visibilità dell’IA non può essere ridotta a un unico punteggio

Una delle prime domande che le organizzazioni che si avvicinano al GEO solitamente pongono è come debba essere misurata la visibilità nella ricerca basata sull’IA.

Una percentuale può essere utile come indicatore sintetico, ma il dato diventa difficile da interpretare quando le condizioni che lo determinano non sono chiare.

Consideriamo tre diversi esiti.

Una menzione indica che il marchio è apparso.

Una citazione indica che un marchio o i suoi contenuti sono stati menzionati come informazioni di supporto.

Una raccomandazione indica che il marchio è stato attivamente proposto come opzione in risposta a una domanda che implicava una valutazione o una scelta.

Questi risultati sono correlati, ma non equivalenti.

Un'azienda potrebbe essere menzionata regolarmente senza essere citata. Potrebbe essere citata frequentemente come fonte informativa, ma raramente raccomandata come fornitore. Un'altra potrebbe avere una visibilità complessiva relativamente bassa, pur ottenendo risultati eccezionali in un numero ristretto di richieste di raccomandazione commercialmente rilevanti.

Anche l’insieme delle richieste è importante.

Se un’organizzazione testa 100 domande di carattere formativo, il punteggio di visibilità che ne risulta rappresenta qualcosa di molto diverso rispetto a uno studio contenente confronti tra categorie, ricerche sugli acquirenti, selezione di fornitori e richieste di raccomandazione ad alto intento.

Anche le piattaforme di IA incluse nella misurazione sono importanti, poiché sistemi diversi possono recuperare informazioni diverse, utilizzare fonti diverse e produrre risultati diversi.

Ecco perché la domanda utile raramente è semplicemente:

Quanto siamo visibili?

Ma piuttosto:

Visibili dove, per chi, per quali intenzioni, rispetto a quali concorrenti e in quale ruolo?

Lo stesso marchio può avere una visibilità diversa a seconda del pubblico

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale (AI Search) introduce un ulteriore livello di complessità, poiché la persona, l’intento e il contesto decisionale rappresentati da un prompt possono influenzare la risposta.

Si consideri un’azienda alla ricerca di un fornitore di tecnologia.

Un CMO potrebbe formulare la domanda incentrandola sull’impatto strategico.

Un direttore tecnico potrebbe porre l’accento su integrazione, architettura e implementazione.

Un responsabile degli acquisti potrebbe dare priorità alle dimensioni dell’organizzazione, al rischio e all’idoneità del fornitore.

Un'azienda più piccola potrebbe chiedere informazioni sull'accessibilità economica e sulla facilità di implementazione.

Queste domande riguardano la stessa categoria generale, ma non implicano necessariamente lo stesso fornitore ideale.

Di conseguenza, un marchio può apparire in primo piano per un determinato profilo di decisore, pur rimanendo quasi invisibile per un altro.

Ecco perché la segmentazione per persona e intento può aggiungere un contesto utile alla misurazione della visibilità tramite IA. Anziché dare per scontato che la visibilità sia universale, le organizzazioni possono esaminare dove i loro marchi sono presenti per diversi segmenti di pubblico, fasi decisionali e scenari commerciali.

L’obiettivo non è semplicemente una maggiore visibilità.

Per molte organizzazioni, l’obiettivo più prezioso è la visibilità pertinente, ovvero apparire alle persone e nelle situazioni in cui il marchio è realmente adatto alle esigenze.

Il recupero è solo una parte del problema della visibilità

L’accessibilità tecnica rimane fondamentale per la ricerca basata sull’IA.

Se un sistema di recupero non è in grado di raggiungere, analizzare o interpretare le informazioni in modo efficace, è meno probabile che tali informazioni influenzino una risposta.

Ma il recupero non va confuso con la visibilità finale.

Un sistema può avere accesso a numerose fonti pertinenti, ma solo un sottoinsieme di esse influenza la risposta generata. Allo stesso modo, diversi marchi possono essere candidati plausibili per una richiesta, ma solo pochi vengono infine presentati all’utente.

Ciò crea un'importante distinzione tra l'essere disponibili per la valutazione e l'essere effettivamente messi in evidenza.

Tale distinzione diventa particolarmente importante per le query di raccomandazione.

Quando un utente chiede fornitori, piattaforme software, agenzie o prodotti adatti a un'esigenza specifica, la risposta risultante può contenere solo una selezione limitata da un gruppo molto più ampio di entità plausibili.

Dal punto di vista del marchio, il problema di ottimizzazione si sviluppa quindi in più fasi.

In primo luogo, il sistema è in grado di individuare e interpretare il marchio?

In secondo luogo, le informazioni disponibili ne supportano la rilevanza rispetto alla categoria e al contesto?

Esistono prove sufficienti a sostegno di tale interpretazione?

E infine, quando sono disponibili più entità plausibili, il marchio sopravvive nella risposta che l’utente vede effettivamente?

Ecco perché la moderna GEO coinvolge sempre più la chiarezza delle entità, la rilevanza contestuale, le prove a sostegno, la qualità dei contenuti e l’autorevolezza di terze parti, oltre alla tradizionale ottimizzazione tecnica.

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale sta diventando un problema di scelta tra diverse opzioni

La SEO tradizionale si è concentrata in gran parte sull’ottenere visibilità all’interno di un insieme ordinato di risultati.

Spettava quindi all’utente valutare quelle opzioni.

La scoperta generata dall’IA cambia questo rapporto.

Un utente ora può chiedersi:

Quali piattaforme dovrei prendere in considerazione?

Quali fornitori sono adatti a un'azienda come la mia?

Quali agenzie sono specializzate in questo ambito?

Cosa consigliereste per un'organizzazione aziendale?

Il sistema potrebbe restituire un gruppo relativamente ristretto di marchi.

A quel punto, la visibilità non è più semplicemente un problema di posizionamento. Diventa un problema di inclusione nella rosa dei candidati.

Un'azienda che è costantemente assente da tali liste ristrette può perdere potenziali considerazioni prima ancora che l'acquirente raggiunga il suo sito web.

Ciò non significa che la SEO tradizionale abbia perso importanza. Solide basi tecniche, contenuti utili, autorevolezza e reperibilità rimangono importanti.

Ciò che è cambiato è che i marchi devono anche comprendere come vengono rappresentati come entità, come si confrontano con le alternative, quali prove esterne esistono intorno a loro e se le informazioni disponibili supportano la loro inclusione in contesti di raccomandazione di alto valore.

Cosa dovrebbe chiedere un marchio a un’agenzia specializzata in GEO?

Prima di scegliere un partner GEO o di ricerca basata sull’intelligenza artificiale, le organizzazioni dovrebbero andare oltre le affermazioni sulla visibilità riportate nei titoli e comprendere la metodologia utilizzata.

• Quali sistemi di IA vengono effettivamente misurati?
• Come vengono selezionati i prompt?
• I prompt sono collegati alle reali intenzioni dei clienti o degli acquirenti?
• Sono rappresentati diversi profili e fasi del percorso decisionale?
• Quante osservazioni o esecuzioni supportano le conclusioni?
• Le menzioni, le citazioni e le raccomandazioni vengono misurate separatamente?
• Come vengono valutati i concorrenti rispetto agli standard di riferimento?
• L’agenzia è in grado di identificare quali fonti esterne compaiono in relazione ai marchi concorrenti?
• Il lavoro tiene conto sia della comprensione delle entità che dei contenuti?
• Vengono valutate l’accessibilità tecnica e le informazioni strutturate?
• La strategia tiene conto dell’autorevolezza di terze parti al di fuori del sito web dell’azienda?
• I risultati possono essere tradotti in priorità di implementazione specifiche?
• Vengono misurati, ove opportuno, il traffico proveniente da referral, i lead, la pipeline o altri risultati commerciali?

Le risposte a queste domande spesso rivelano molto di più sulla maturità di un programma GEO rispetto alla percentuale indicata in una dashboard.

Scegliere l’agenzia GEO giusta

È improbabile che esista un unico modello universale per l’Ottimizzazione per i Motori Generativi.

Un'azienda tecnicamente complessa potrebbe aver bisogno di competenze approfondite nel recupero dei dati e di un'implementazione su larga scala.

Un’azienda SaaS B2B potrebbe essere maggiormente interessata ad acquisire visibilità durante la fase di ricerca e confronto dei fornitori.

Un'organizzazione incentrata sui contenuti potrebbe disporre di risorse proprie solide, ma di una scarsa presenza nelle fonti esterne da cui attingono i sistemi di IA.

Un altro marchio potrebbe già comparire regolarmente nelle risposte fornite dall’IA, ma scoprire che la sua visibilità è concentrata su richieste informative di scarso valore piuttosto che sul pubblico più propenso all’acquisto.

Ecco perché la scelta di un’agenzia GEO inizia con l’identificazione del problema di visibilità effettivo.

Le agenzie presenti in questo elenco affrontano tale problema da diverse angolazioni. iPullRank apporta una visione approfondita del recupero delle informazioni. Go Fish Digital e Siege Media combinano i contenuti di proprietà con segnali di autorevolezza più ampi. Blue Array integra il GEO con la ricerca organica consolidata. Omniscient e Directive offrono solide prospettive B2B e relative all’intenzione d’acquisto. WebFX offre servizi su scala aziendale, mentre Netsleek si concentra specificamente sulla visibilità nella ricerca basata sull’IA, sul contesto delle persona, sulla comprensione delle entità e sulle condizioni che circondano la selezione e la raccomandazione.

Man mano che la ricerca basata sull’intelligenza artificiale continua a svilupparsi, la domanda più utile per i marchi potrebbe non essere più semplicemente:

Siamo visibili?

Potrebbe essere:

Quando il nostro marchio diventa una delle opzioni che un sistema di IA sceglie di mettere in evidenza, per quali segmenti di pubblico e perché?