Da GPT a Gemini: l'evoluzione dei modelli linguistici

Introduzione

Dieci anni fa, i modelli linguistici erano strumenti innovativi: interessanti, limitati e prevalentemente accademici. GPT-2 generava paragrafi goffi. BERT migliorava il posizionamento nei motori di ricerca. T5 ridefiniva le attività a livello di frase. Ma tutto era ancora limitato, specializzato e inequivocabilmente "meccanico".

Poi, nel 2020, GPT-3 ha cambiato la traiettoria della tecnologia.

Da quel momento in poi, gli LLM hanno smesso di essere una curiosità di ricerca e sono diventati il motore che alimenta la ricerca, i contenuti, l'assistenza clienti, l'ideazione, l'analisi e, sempre più, l'intero ecosistema digitale.

Entro il 2025, il panorama dell'IA si è consolidato attorno a una manciata di modelli di base: la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, LLaMA di Meta e una costellazione in crescita di sistemi open source e ibridi. Ogni generazione ha ampliato i confini della scala, della multimodalità, del ragionamento, della sicurezza e dell'intelligenza in tempo reale.

Per i marketer, i SEO e gli strateghi digitali, comprendere questa evoluzione non è facoltativo. Il passaggio da GPT → Gemini → modelli di frontiera ha ridefinito completamente:

• come vengono valutati i contenuti

• come vengono generate le risposte

• come viene assegnata l'autorità

• come i marchi acquisiscono visibilità negli ecosistemi di IA

Questa guida spiega l'evoluzione completa, non come una storia tecnica, ma come una roadmap che rivela dove stanno andando la ricerca AI, l'AIO, il GEO e la scoperta guidata dall'LLM.

Fase 1: L'era pre-Transformer (prima del 2017)

Prima dei moderni LLM, l'NLP consisteva in:

• Modelli statistici

• n-grammi

• bag-of-words

• prime reti neurali (RNN, LSTM)

Questi sistemi erano in grado di comprendere il testo a livello locale, ma non contestuale. Non erano in grado di:

• ragionare sul significato

• comprensione di sequenze lunghe

• collegamento di idee distanti

• generare paragrafi coerenti

Hanno gettato le basi, ma la vera rivoluzione è iniziata nel 2017.

Fase 2: L'arrivo dei trasformatori (2017-2019)

Nel 2017, Google ha pubblicato "Attention Is All You Need" (L'attenzione è tutto ciò che serve).

Questo articolo ha introdotto il Transformer, l'architettura alla base di tutti i principali LLM odierni.

Perché i Transformer erano importanti:

• Sono facilmente scalabili

• Hanno elaborato il testo in parallelo

• Hanno utilizzato l'attenzione per modellare il contesto

• Catturavano dipendenze a lungo raggio

• Hanno consentito rappresentazioni potenti (incorporamenti)

Questo cambiamento ha preparato il mondo all'era del GPT.

Fase 3: La svolta del GPT (2018-2022)

La serie GPT di OpenAI ha dato il via al panorama moderno dei modelli LLM.

GPT-1 (2018)

Un modesto trasformatore addestrato su BookCorpus. La prova che il ridimensionamento ha funzionato.

GPT-2 (2019)

Ha stupito il mondo con un testo sorprendentemente fluido. OpenAI inizialmente ha rifiutato di rilasciarlo, temendo un uso improprio.

GPT-3 (2020)

Il punto di svolta. 175 miliardi di parametri. Apprendimento con pochi esempi. Intelligenza generale in tutti i compiti.

Marketing, SEO, copywriting, ideazione e strategia sono stati trasformati dall'oggi al domani.

GPT-3.5 e ChatGPT (2022)

La svolta per i consumatori. RLHF ha reso gli LLM utili, non robotici. ChatGPT è diventato il prodotto con la crescita più rapida della storia.

GPT-4 (2023)

Ragionamento avanzato, multimodalità e sicurezza. Un precursore del vero comportamento agentico.

GPT-5 (2025)

Il primo "sistema operativo AI", non solo un generatore di testo, che alimenta:

• Ricerca ChatGPT

• flussi di lavoro autonomi

• recupero multimodale

• agenti di ragionamento

• interpretazione in tempo reale

I modelli GPT si sono trasformati da "strumenti linguistici" a motori cognitivi generali.

Fase 4: La contromossa di Google: Gemini (2023-2025)

Gemini è la risposta di Google al GPT, ma con una filosofia di progettazione fondamentalmente diversa:

Gli LLM di Google sono progettati per integrarsi direttamente con l'intero ecosistema Google.

Gemini è:

• intrinsecamente multimodale

• ricerca profondamente potenziata

• strettamente integrato con Ricerca, Mappe, YouTube, Documenti e Android

• ottimizzato per il fondamento fattuale

• addestrata su enormi set di dati proprietari

Mentre GPT si è evoluto dal ragionamento generale, Gemini si è evoluto dall'accesso alle informazioni su scala Google.

Gemini 1.0 (2023)

Focalizzato sulla multimodalità: testo, immagini, codice, audio.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Ha introdotto finestre di contesto ultra-lunghe (fino a milioni di token).

Gemini 2.0 (2025)

Un livello completo di agenti AI in tutti i prodotti Google. Strettamente legato alle panoramiche AI di Google, che sono diventate un livello di scoperta dominante.

GPT mira a comprendere.

Gemini mira a recuperare, ragionare e integrarsi con il mondo.

Questa divergenza è estremamente importante per i SEO.

Fase 5: Claude, LLaMA e l'ecosistema aperto

L'evoluzione non ha riguardato solo GPT e Gemini.

Claude (Anthropic)

Focalizzato sull'IA costituzionale, la sicurezza e il ragionamento stabile. È diventato il "modello analitico" ideale per i flussi di lavoro professionali.

LLaMA (Meta)

Ha reso open source l'IA all'avanguardia. Ha alimentato un'esplosione di LLM più piccoli e specializzati.

Mistral, Falcon, Mixtral

Modelli potenti ottimizzati per l'efficienza e l'implementazione.

Questo ecosistema ha contribuito a:

• innovazione più rapida

• maggiore sicurezza

• agenti AI più specializzati

• nuove architetture di recupero

• espansione multimodale

Il panorama LLM è maturato in un'evoluzione multidirezionale, senza che una sola azienda fosse in prima linea.

I principali cambiamenti che i marketer devono comprendere

L'evoluzione da GPT → Gemini → modelli di frontiera ha innescato cinque trasformazioni che influenzano direttamente SEO, AIO e visibilità generativa.

1. Dal completamento del linguaggio ai motori di ragionamento

I primi modelli GPT erano predittivi. GPT-4, GPT-5, Gemini e Claude 3 sono diventati ragionatori:

• catena di pensiero

• logica multi-step

• pianificazione

• utilizzo degli strumenti

• interpretazione dei dati strutturati

Ciò aumenta la necessità di:

• chiarezza fattuale

• struttura pulita

• formattazione leggibile da computer

Web Audit di Ranktracker supporta questo aspetto identificando i problemi di qualità dei contenuti con cui gli LLM hanno difficoltà.

2. Dal recupero della ricerca alla sintesi delle risposte AI

Gemini e GPT-5 Search non mostrano classifiche, ma risposte.

Gli LLM ora:

• riassunto delle informazioni

• valutazione delle fonti

• citare solo i domini più affidabili

• unire le conoscenze presenti sul web

La visibilità non dipende più solo dai fattori di ranking, ma anche dalla capacità dei modelli di IA di comprendere e considerare affidabili i tuoi contenuti.

3. Dalle parole chiave alle entità

Gli LLM non abbinano le parole chiave, ma mappano le entità.

Si basano su:

• dati strutturati

• coerenza fattuale

• cluster semantici

• la forza del tuo marchio come "entità"

Ecco perché i SEO devono ora ottimizzare:

• l'entità del tuo marchio

• entità di prodotto

• entità autore

• grafici di conoscenza tematici

Il SERP Checker di Ranktracker aiuta a rivelare le relazioni tra entità nel mondo reale su cui si basano i modelli di IA.

4. Dai backlink come potere di ranking ai backlink come segnali di consenso

I backlink venivano utilizzati per:

determinare il posizionamento.

Ora servono anche a:

rafforzano la stabilità fattuale nei dati di addestramento.

Gli LLM apprendono i modelli: la ripetizione su siti autorevoli rafforza la fiducia.

I cluster di backlink influenzano il modo in cui i modelli:

• posiziona il tuo marchio nello spazio di incorporamento

• verifica i tuoi contenuti

• determina la competenza

Il Backlink Checker di Ranktracker rimane essenziale nell'era degli LLM.

5. Dal traffico alla visibilità basata sulle citazioni

Negli ecosistemi LLM:

Visibilità = essere citati

—non—

avere un posizionamento elevato

Per essere citati, i tuoi contenuti devono essere:

• chiaro

• autorevole

• inequivocabile

• aggiornato

• semanticamente coerente

Questo è il fondamento dell'AIO (ottimizzazione AI) e del GEO (ottimizzazione generativa dei motori di ricerca).

GPT vs Gemini: come si differenziano i modelli leader (2025)

Di seguito è riportato il confronto incentrato sul marketing.

1. Ragionamento vs Recupero

GPT-5:

• ragionamento più forte

• capacità di pianificazione

• profonda comprensione contestuale

• inferenza e astrazione

Gemini 2.0:

• recupero più potente

• integrato nella Ricerca Google

• eccellente base multimodale

• accesso in tempo reale ai fatti

2. Filosofia dei dati di addestramento

GPT:

• ampia combinazione di dati pubblici e concessi in licenza

• enfasi sull'ampiezza linguistica

• ragionamento prima di tutto

Gemini:

• uso intensivo dei set di dati proprietari di Google

• enfasi sul fondamento fattuale

• recupero prima di tutto

3. Stile di output

GPT:

• maggiore espressività

• più flessibile

• eccellente nella generazione e nell'ideazione

Gemini:

• più strutturato

• più conciso

• eccellente nel fornire risposte concrete e fondate

4. Impatto della ricerca

Ricerca GPT-5 (ChatGPT): Una nuova modalità di ricerca che attinge da informazioni curate e basate su modelli.

Panoramica su Gemini / AI: Integrato direttamente nell'ecosistema di ricerca di Google.

Per i SEO, entrambi i percorsi sono ora canali essenziali di visibilità.

Cosa significa questa evoluzione per SEO, AIO e GEO

Il passaggio da GPT → Gemini → modelli di frontiera ha imposto un nuovo paradigma SEO:

SEO = posizionamento

AIO = interpretazione

GEO = citazione

Combina tutti e tre questi elementi e il tuo marchio diventerà:

• visibile

• comprensibile

• con riferimenti

• raccomandato

Questa evoluzione ha reso le competenze SEO più strategiche e tecniche:

• i dati strutturati sono più importanti

• la coerenza fattuale è più importante

• la chiarezza delle entità è più importante

• l'autorità del dominio è più importante

• l'organizzazione dei contenuti è più importante

• le relazioni semantiche sono più importanti

L'ecosistema di Ranktracker è naturalmente in linea con questo cambiamento, poiché i suoi strumenti monitorano:

• segnali di ranking tradizionali (Rank Tracker)

• l'autorevolezza (Backlink Checker)

• rilevanza semantica (SERP Checker)

• leggibilità automatica (Web Audit)

• formattazione predisposta per l'intelligenza artificiale (AI Article Writer)

Il futuro: modelli di frontiera post-Gemini (2026-2030)

Ci stiamo orientando verso modelli che sono:

• agente

• in tempo reale

• utilizzo di strumenti

• autoaggiornamento

• ragionatori multi-hop

• multimodali in termini di visione, audio, video e dati dei sensori

• interconnesso con sistemi di ricerca, dispositivi e cloud

La scoperta diventerà nativa dell'IA:

• meno SERP

• più risposte sintetizzate

• più assistenti AI

• maggiore ragionamento in tempo reale rispetto al recupero

Il tradizionale funnel di ricerca si dissolve, sostituito da:

intenzione → IA → risposta finale

Gli LLM, non i motori di ricerca, diventano la porta d'accesso alle informazioni.

L'evoluzione da GPT a Gemini non è una rivalità tra prodotti, ma l'inizio di una nuova architettura dell'informazione.

E i SEO che lo capiscono guideranno il prossimo decennio.