Benchmark GEO: I primi dati su oltre 100 marchi

Introduzione

L'ottimizzazione generativa dei motori di ricerca (GEO) è ancora una novità, ma non è più solo teoria. Nel periodo 2024-2025 abbiamo raccolto e analizzato i primi dati sulle prestazioni GEO di oltre 100 marchi nei settori SaaS, e-commerce, finanza, sanità, istruzione, ospitalità e servizi professionali.

L'obiettivo non era quello di classificare i settori, ma di identificare modelli in:

• con quale frequenza i marchi compaiono nelle risposte generative

• quali fattori determinano l'inclusione

• come i motori valutano l'affidabilità

• come l'IA interpreta erroneamente determinati marchi

• quali settori guadagnano o perdono visibilità

• come si presenta attualmente una "buona" performance GEO

Questo rapporto rivela il primo e più completo set di dati sulla visibilità GEO e offre i primi benchmark pratici per le aziende che si preparano all'era della ricerca basata sull'intelligenza artificiale.

Parte 1: La metodologia alla base dei benchmark

Per stabilire benchmark GEO affidabili, abbiamo analizzato:

• Oltre 100 marchi

• oltre 12.000 query generative

• su 7 motori generativi

• utilizzando 5 categorie di intenti

• oltre 4 mesi di campionamento longitudinale

I motori generativi includevano:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplessità

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Abbiamo testato:

• Richieste informative

• query transazionali

• query relative al marchio

• query comparative

• query multimodali

• richieste relative al flusso di lavoro dell'agente

• query di risoluzione dei problemi

Per ogni test, abbiamo misurato:

• frequenza di apparizione (il marchio è apparso?)

• percentuale di risposta (con quale frequenza è apparso rispetto ai concorrenti?)

• stabilità delle citazioni (è inclusa ripetutamente o in modo incoerente?)

• accuratezza dell'interpretazione (l'IA lo descrive correttamente?)

• affidabilità dell'entità (il motore "conosce" il marchio?)

• coerenza dei fatti (i dettagli sono coerenti tra i motori?)

• riconoscimento multimodale (successo del rilevamento basato su immagini/video)

Questi parametri costituiscono ora la base dei benchmark GEO.

Parte 2: I tre livelli di prestazioni GEO (e cosa significano)

Su oltre 100 marchi, sono emersi livelli di visibilità chiari.

Livello 1 - Elevata visibilità GEO (circa il 15% dei migliori)

I marchi di questo livello sono costantemente:

• citato su più motori

• descrizione accurata

• selezionato nelle risposte comparative

• incluso in sintesi in più fasi

• riconosciuto in query multimodali

• citato in contesti transazionali e informativi

Caratteristiche dei marchi di livello 1:

• strutture di entità solide

• pagine di fatti ben definite

• denominazione coerente su tutte le piattaforme

• contenuti di prima mano

• punteggi di affidabilità elevati

• flussi di lavoro di correzione attivi

• formattazione strutturata nelle pagine principali

Questi marchi dominano la visibilità GEO anche quando non sono i principali attori SEO.

Livello 2 — Visibilità GEO media (~60%)

I marchi di questo livello appaiono:

• occasionalmente

• incoerente

• spesso nelle risposte lunghe

• raramente nei riassunti di alto livello

• talvolta erroneamente attribuito

• non su tutti i motori

Caratteristiche:

• chiarezza di alcune entità

• SEO ragionevolmente forte

• dati strutturati incoerenti

• contenuto minimo di prima mano

• pagine obsolete o definizioni poco chiare

• bassa frequenza di correzione

Rischiano di perdere visibilità man mano che i motori diventano più selettivi.

Livello 3 - Visibilità GEO bassa/inesistente (~25%)

I marchi di questo gruppo sono:

• invisibile

• non riconoscibili

• identificato erroneamente

• raggruppato in modo errato

• escluso dai confronti

• non citato nei riassunti

Caratteristiche:

• denominazione del marchio incoerente

• dati contrastanti tra le piattaforme

• presenza debole dell'entità

• contenuti non strutturati

• fatti obsoleti o imprecisi

• scarsa autorevolezza

• assenza di definizioni canoniche

Questi marchi sono essenzialmente invisibili nel livello generativo. Il solo SEO non basterà a salvarli.

Parte 3: Benchmark n. 1 — Tassi di apparizione nei motori generativi

Su 12.000 query, i tassi medi di apparizione dei marchi erano:

• Perplessità: tasso di inclusione più elevato

• Google SGE: altamente selettivo, bassa inclusione

• ChatGPT Search: forte preferenza per fonti strutturate e autorevoli

• Brave Summaries: ricco di citazioni, facile da visualizzare se basato su fatti

• Bing Copilot: equilibrato ma incoerente

• Claude Search: standard molto elevati per l'affidabilità fattuale

• You.com: copertura diversificata ma superficiale

Vincitori iniziali: marchi con strutture entitative cristalline. Perdenti iniziali: marchi con descrizioni ambigue o confusione multi-prodotto.

Parte 4: Benchmark n. 2 — Percentili di condivisione delle risposte

La quota di risposta misura la frequenza con cui un marchio appare nelle risposte generative rispetto ai concorrenti.

Su oltre 100 marchi:

• Circa il 15% aveva una quota di risposte superiore al 60% nella propria categoria

• ~Il 35% aveva una percentuale compresa tra il 20 e il 60%

• ~Il 50% aveva meno del 20%

L'insight più importante:

La forza SEO non era fortemente correlata alla quota di risposta.

Lo era invece la chiarezza dell'entità.

Parte 5: Benchmark n. 3 — Stabilità delle citazioni nel tempo

Abbiamo monitorato settimanalmente le query ricorrenti.

I marchi con le migliori prestazioni hanno mostrato:

• inclusione stabile settimana dopo settimana

• descrizioni corrette

• precisione crescente nel tempo

I marchi di fascia media hanno mostrato:

• fluttuazione settimanale

• presenza intermittente

• errata interpretazione parziale

I marchi di fascia bassa hanno mostrato:

• nessun miglioramento

• riassunti errati

• fatti incoerenti

• motori che li sostituiscono con quelli della concorrenza

I motori generativi "imparano" i marchi stabili e ignorano quelli instabili.

Parte 6: Benchmark n. 4 — Accuratezza dell'interpretazione (rischio di allucinazioni)

Abbiamo testato la frequenza con cui i motori descrivevano un marchio in modo errato.

Su oltre 100 marchi:

• circa il 20% aveva un'accuratezza quasi perfetta

• ~50% presentava lievi discrepanze fattuali

• ~30% ha sofferto di gravi allucinazioni

Le allucinazioni includevano:

• caratteristiche errate

• prezzi obsoleti

• dichiarazioni inesistenti sui prodotti

• concorrenti confusi

• posizionamento completamente errato

• attribuzione di caratteristiche di un marchio diverso

I marchi con pagine di fatti canonici ben strutturate presentavano un numero notevolmente inferiore di allucinazioni.

Parte 7: Benchmark n. 5 — Riconoscimento multimodale

Abbiamo testato le query multimodali utilizzando:

• immagini del prodotto

• screenshot

• Layout dell'interfaccia utente

• video

• grafici

Risultati:

• solo il 12-18% circa dei marchi è stato riconosciuto in modo affidabile tramite screenshot

• solo il 15-20% circa è stato riconosciuto tramite immagini dei prodotti

• <10% sono stati riconosciuti tramite fotogrammi video

• circa il 50% presentava un marchio "visivamente ambiguo"

• circa il 70% presentava una documentazione visiva incoerente o di bassa qualità

Il GEO multimodale è attualmente il divario più grande in tutti i settori.

Parte 8: Benchmark n. 6 — Punteggi di affidabilità delle entità

L'affidabilità delle entità indica il grado di certezza del modello in merito a:

• cosa sia un marchio

• cosa fa

• chi serve

• Quali prodotti appartengono ad esso

Su oltre 100 marchi:

• ~Il 25% aveva un'elevata fiducia nell'entità

• ~Il 40% aveva una fiducia moderata nell'entità

• ~Il 35% aveva profili bassi o contrastanti

La confusione delle entità è uno dei motivi principali per cui i marchi falliscono nei riassunti basati sull'intelligenza artificiale.

Parte 9: Benchmark n. 7 — Ponderazione dei contenuti di prima mano

Abbiamo testato la frequenza con cui i motori citavano i marchi con dati originali (ad esempio, ricerche, sondaggi, studi).

I marchi con contenuti di prima mano avevano:

• ~4× maggiore percentuale di risposte

• ~3 volte maggiore stabilità delle citazioni

• ~2× maggiore accuratezza nell'interpretazione

I motori preferiscono chiaramente i marchi che producono:

• studi originali

• parametri di riferimento

• rapporti statistici

• approfondimenti proprietari

I motori di intelligenza artificiale danno la priorità ai creatori di dati, non a chi li ripete.

Parte 10: Parametro di riferimento n. 8 — Differenze a livello di settore

Alcuni settori hanno guadagnato rapidamente visibilità, altri hanno faticato.

Settori con la più alta visibilità GEO

• SaaS

• e-commerce (categorie altamente strutturate)

• finanza (contenuti regolamentati + strutturati)

• siti di informazione sanitaria (con dati chiari sulle entità)

Settori con la visibilità GEO più bassa

• ospitalità

• viaggi

• servizi domestici

• attività commerciali locali

• servizi creativi

• aziende di servizi professionali con posizionamento vago

I settori con una terminologia coerente hanno ottenuto risultati di gran lunga migliori rispetto a quelli con descrizioni ambigue o variabili.

Parte 11: I 10 principali fattori predittivi GEO identificati in oltre 100 marchi

In tutti i test, i seguenti fattori hanno mostrato la correlazione più forte con prestazioni GEO elevate:

1. Definizioni canoniche

I motori hanno bisogno di definizioni uniche e stabili per evitare confusione.

2. Chiarezza delle entità

L'assegnazione chiara delle categorie ha aumentato notevolmente l'inclusione.

3. Contenuti strutturati

I motori hanno incluso marchi con spiegazioni basate su elenchi puntati molto più spesso.

4. Dati di prima mano

I motori di ricerca si fidano dei marchi che producono i propri dati.

5. Attualità

I contenuti aggiornati di recente avevano maggiori probabilità di essere inclusi.

6. Coerenza multimodale

I marchi con screenshot e immagini stabili sono stati riconosciuti correttamente più spesso.

7. Segnali di affidabilità

La paternità verificata, la provenienza e i link autorevoli hanno influito sull'inclusione.

8. Coerenza cross-web

I motori scartano i marchi con informazioni contrastanti tra le piattaforme.

9. Predisposizione al confronto

Gli agenti di intelligenza artificiale preferiscono i marchi che facilitano il confronto.

10. Flussi di lavoro di correzione

I marchi che hanno inviato richieste di correzione AI sono migliorati più rapidamente rispetto ai marchi passivi.

Parte 12: Benchmark GEO — Cosa significa essere "buoni" nel 2025

Ecco le prime norme per i migliori performer:

Tasso di apparizione

40-65% su tutti i motori

Quota di risposte

50-70% nella propria categoria

Stabilità delle citazioni

Inclusione settimanale costante

Accuratezza dell'interpretazione

90% di accuratezza fattuale su tutti i motori

Affidabilità delle entità

Elevata o molto elevata

Riconoscimento multimodale

Immagini → affidabile Screenshot → parziale Video → emergente

Punteggio di deriva del marchio

Incoerenze minime

Punteggio di freschezza

Contenuti aggiornati negli ultimi 90 giorni

Leggibilità strutturata dell'IA

Elevata

Questi sono i primi indicatori di performance "top percentile" e diventeranno standard di settore entro il 2026-2027.

Parte 13: Approfondimenti strategici dal benchmarking di oltre 100 marchi

Da tutti i dati sono emersi sette modelli generali.

1. GEO premia la chiarezza più della portata

I marchi più piccoli con definizioni cristalline hanno superato i siti web di grandi dimensioni con identità vaghe.

2. Il GEO è più sensibile agli errori rispetto al SEO

Un fatto contraddittorio può compromettere il punteggio di affidabilità della tua entità.

3. I motori preferiscono cluster di contenuti stretti

I cluster di argomenti completamente mappati hanno migliorato costantemente la percentuale di risposte.

4. I contenuti di prima mano sono il nuovo "link building"

I motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale vogliono l'origine dei dati, non la loro ripetizione.

5. Le risorse multimodali sono ora fattori di ranking

Gli screenshot e le immagini dei prodotti influenzano l'inclusione.

6. La visibilità generativa non è correlata al Domain Rating

Alcuni marchi con DR 20 hanno superato quelli con DR 80 grazie a una struttura migliore.

7. I flussi di lavoro di correzione producono guadagni misurabili

I marchi che hanno corretto attivamente le imprecisioni dell'IA hanno riscontrato:

• meno allucinazioni

• riassunti più accurati

• maggiore inclusione stabilità

I motori generativi imparano rapidamente dalle correzioni.

Conclusione: i primi benchmark GEO rivelano il futuro della visibilità

I dati relativi a oltre 100 marchi rendono inevitabile una verità:

La visibilità generativa si ottiene attraverso chiarezza, struttura, affidabilità, attualità e competenza di prima mano, non attraverso il tradizionale dominio SEO.

I marchi che ottengono buoni risultati nei motori generativi:

• definirsi chiaramente

• mantengono fatti accurati

• utilizzare contenuti strutturati

• pubblicare dati originali

• preservare la coerenza tra i vari siti web

• aggiornare frequentemente

• correggere tempestivamente gli errori dell'IA

• offrire chiarezza multimodale

I marchi che lo fanno ora domineranno il livello delle risposte molto prima che il GEO diventi mainstream.

Quelli che non lo fanno potrebbero non vedere mai più la visibilità generativa, perché gli agenti di intelligenza artificiale formeranno ipotesi precoci e persistenti che diventeranno difficili da correggere in seguito.

I benchmark GEO su oltre 100 marchi mostrano inequivocabilmente che:

L'ottimizzazione è passata dal posizionamento delle pagine alla formazione dei modelli.

E le aziende che comprenderanno per prime questo cambiamento domineranno il panorama della scoperta guidata dall'intelligenza artificiale del prossimo decennio.