Cosa abbiamo imparato da 10.000 risposte generative nel 2025

Introduzione

Nel 2025, la ricerca generativa ha finalmente superato una soglia importante. Ha smesso di essere un esperimento ed è diventata il modo principale con cui centinaia di milioni di persone interagiscono con le informazioni.

Per comprendere come questo cambiamento abbia modificato il modo di effettuare ricerche, abbiamo condotto una delle più grandi ricerche GEO indipendenti mai realizzate fino ad oggi:

10.000 risposte generative analizzate su 7 motori principali in 4 mesi su 5 categorie di query su oltre 100 marchi.

Questo articolo riassume le informazioni più importanti: cosa fanno i motori generativi, come scelgono le fonti, quali modelli sono emersi, quali marchi vincono o perdono e cosa significa questo per il futuro dell'ottimizzazione.

Questo è il rapporto definitivo sullo "stato delle risposte generative" per il 2025.

Parte 1: Panoramica del progetto - Cosa abbiamo testato

Tra 10.000 risposte generative, abbiamo monitorato:

• frequenza di inclusione

• modelli di citazione

• comportamento di ragionamento

• tipi di allucinazioni

• deriva dei fatti nel tempo

• pregiudizio generativo

• influenza multimodale

• strutture delle risposte

• classificazione delle entità

• dominanza a livello di categoria

Le query provenivano da 5 gruppi:

1. Informative

Definizioni, istruzioni, spiegazioni, fatti.

2. Transazionali

Confronto, scelta di prodotti, fornitori di servizi.

3. A livello di marchio

"Che cos'è X?", "Chi possiede X?", "X contro Y".

4. Multimodale

Immagini, screenshot, grafici, video.

5. Agente

Flussi di lavoro in più fasi, istruzioni di ricerca, domande sull'uso degli strumenti.

Motori inclusi:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplessità

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Questo set di dati è la panoramica più chiara finora disponibile su come vengono costruite le risposte dell'IA nel mondo reale.

Parte 2: I 10 risultati più importanti (riepilogo)

Ecco i punti salienti prima di approfondire l'argomento:

1. Le risposte generative sono scritte utilizzando pochissime fonti, in genere da 3 a 10.

2. La chiarezza dell'entità era il fattore più determinante per l'inclusione.

3. I dati originali sono stati citati molto più spesso di qualsiasi altro contenuto.

4. Le pagine obsolete sono state escluse quasi universalmente.

5. Le definizioni canoniche hanno influenzato il modo in cui sono stati descritti i marchi.

6. Le risorse multimodali hanno influenzato la selezione dei marchi.

7. Le allucinazioni sono diminuite, ma gli errori di classificazione sono aumentati.

8. La coerenza tra i vari siti web ha influenzato fortemente il punteggio di affidabilità.

9. Gli agenti hanno modificato le risposte sulla base di un ragionamento in più fasi.

10. I fattori SEO SERP-first hanno previsto solo in minima parte la visibilità generativa.

Analizziamo i dettagli.

Parte 3: Risultato n. 1 — I modelli utilizzano molte meno fonti del previsto

Nonostante recuperino decine o centinaia di pagine:

le risposte generative sono in genere costruite da 3-10 fonti selezionate.

Questo è coerente in tutti i casi:

• risposte brevi

• spiegazioni lunghe

• confronti

• ragionamenti in più fasi

• flussi di lavoro agentici

Se non sei una delle 3-10 fonti che superano il filtraggio, sei invisibile.

Questo è il cambiamento più significativo rispetto all'era SERP:

Visibilità ≠ posizionamento. Visibilità = inclusione.

Parte 4: Risultato n. 2 — La chiarezza dell'entità era il fattore più forte per prevedere la visibilità

I marchi con la migliore visibilità sui motori di ricerca condividevano una caratteristica universale:

l'IA era in grado di rispondere alla domanda "Che cos'è questo?" con assoluta sicurezza.

Abbiamo osservato tre livelli di chiarezza dell'entità:

Livello 1 — Crystalclear Coerente, inequivocabile, canonico. Questi marchi hanno dominato la visibilità generativa.

Livello 2 — Parzialmentechiara Alcune incongruenze. Questi marchi apparivano occasionalmente.

Livello 3 -Ambiguo Descrizioni contrastanti. Questi marchi sono stati quasi completamente esclusi.

La chiarezza dell'entità batte:

• backlink

• valutazione del dominio

• lunghezza dei contenuti

• densità delle parole chiave

• età del dominio

È il fattore GEO n. 1 in tutto il nostro set di dati.

Parte 5: Risultato n. 3 — I dati originali hanno superato tutti gli altri tipi di contenuto

I motori generativi hanno privilegiato in modo schiacciante:

• studi proprietari

• statistiche

• benchmark

• white paper

• rapporti di ricerca

• risultati di sondaggi

Qualsiasi contenuto che non esisteva altrove.

I marchi con dati originali avevano:

• Tassi di inclusione 3-4 volte superiori

• citazioni 5 volte più stabili

• rischio di allucinazioni quasi nullo

I motori cercano prove di prima mano, non contenuti SEO riscritti.

Parte 6: Risultato n. 4 — L'attualità era più importante dell'autorevolezza

Questo è stato sorprendente anche per noi:

i motori di ricerca hanno costantemente declassato le pagine obsolete, anche se provenivano da domini di alta autorità.

L'attualità era estremamente importante.

Una pagina aggiornata negli ultimi 90 giorni ha ottenuto risultati migliori:

• concorrenti con DR più elevato

• contenuti più lunghi

• più pagine collegate

• guide evergreen più datate

I modelli interpretano l'attualità = credibilità.

Parte 7: Risultato n. 5 — Le definizioni canoniche determinano il modo in cui l'IA ti descrive

Abbiamo osservato una relazione diretta tra:

• il formato della pagina canonica di un marchio

• la formulazione utilizzata nei riassunti generativi

Definizioni semplici e strutturate sono apparse in modo affidabile nelle risposte testuali.

Ciò significa che:

Puoi plasmare il modo in cui il web generativo ti descrive

modellando le tue definizioni canoniche.

Questa è la nuova "ottimizzazione degli snippet".

Parte 8: Risultato n. 6 — Le risorse multimodali hanno svolto un ruolo inaspettato

I motori generativi hanno utilizzato sempre più spesso:

• screenshot

• esempi di interfaccia utente

• immagini dei prodotti

• diagrammi

• video

come prove a sostegno.

I marchi con:

• design coerente

• immagini ben illuminate

• immagini annotate

• video dimostrativi

sono apparsi più spesso e sono stati descritti in modo più accurato.

Chiarezza visiva = chiarezza generativa.

Parte 9: Risultato n. 7 — Le allucinazioni sono diminuite, ma gli errori di classificazione sono aumentati

Le allucinazioni sono diminuite in modo significativo su tutti i motori.

Ma è emerso un nuovo problema:

classificazioni errate — l'IA colloca i marchi nella categoria sbagliata.

Esempi:

• definire una piattaforma SaaS uno "strumento" anziché una "suite"

• identificazione errata dei livelli di prodotto

• confondere i concorrenti

• unire le caratteristiche di due marchi

• confondere la società madre con il prodotto

Questi errori erano quasi sempre riconducibili a:

• dati canonici deboli

• denominazione dei prodotti incoerente

• pagine di supporto obsolete

I marchi che aggiornavano le definizioni mensilmente presentavano tassi di errata classificazione significativamente inferiori.

Parte 10: Risultato n. 8 — La coerenza tra i vari siti web ha avuto un peso rilevante nella selezione

Motori controllati:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• profili social

• schema

• recensioni di terze parti

tra loro.

Se i fatti corrispondevano → la fiducia aumentava. Se i fatti erano in conflitto → avveniva l'esclusione.

La coerenza tra i vari siti web era uno dei 5 fattori principali di classificazione.

Parte 11: Risultato n. 9 — Il ragionamento agentico ha favorito alcuni marchi e danneggiato altri

Le query agentiche sono istruzioni in più fasi:

"Ricerca X, confronta i fornitori, riassumi le opzioni e raccomanda il migliore".

Abbiamo osservato che:

I marchi con confronti strutturati in modo efficace sono stati scelti più spesso.

I motori cercavano:

• pro e contro

• prezzi trasparenti

• posizionamento chiaro

• elenchi di casi d'uso

• analisi delle caratteristiche

I marchi che nascondevano i punti deboli o oscuravano le caratteristiche venivano esclusi.

Parte 12: Risultato n. 10 — La forza SEO non ha predetto la visibilità generativa

Questa è la scoperta più evidente di tutte:

I marchi con un posizionamento SEO elevato spesso hanno ottenuto scarsi risultati nelle risposte generative.

Perché?

Perché la visibilità generativa dipende da:

• chiarezza

• coerenza

• autorevolezza

• attualità

• originalità

• affidabilità

• dati strutturati

—non dal posizionamento delle parole chiave.

Abbiamo visto marchi con:

• DR 20 supera DR 80

• I siti da 100 pagine superano quelli da 10.000 pagine

• domini mirati superano quelli generici

I motori generativi premiano la coerenza, non il volume.

Parte 13: Risultati secondari degni di nota

Oltre alle 10 principali intuizioni, abbiamo individuato diversi altri modelli:

1. I motori penalizzano gli ecosistemi di prodotti ambigui

Se si hanno troppi prodotti che si sovrappongono, la chiarezza viene meno.

2. I paragrafi lunghi hanno ottenuto scarsi risultati

I contenuti strutturati sono stati costantemente preferiti.

3. I modelli premiano i contenuti che danno la priorità alla definizione

Inizia con la risposta → poi approfondisci.

4. I modelli non gradiscono screenshot obsoleti

Le vecchie interfacce utente confondevano il riconoscimento multimodale.

5. I motori preferiscono marchi distinti rispetto alle famiglie di marchi

Le relazioni genitore/figlio spesso risultavano confuse o fuse.

6. I motori hanno fortemente declassato i siti affiliati

Mancanza di originalità = esclusione.

7. L'autorità del dominio era importante solo per la fiducia, non per l'inclusione

Era un segnale, ma non determinante.

Parte 14: Approfondimenti a livello di settore da 10.000 risposte

Visibilità generativa più forte

• SaaS

• finanza

• informazioni sanitarie

• sicurezza informatica

• analisi

• strumenti per sviluppatori

Questi settori avevano definizioni chiare e una documentazione strutturata.

Le più deboli

• ospitalità

• viaggi

• servizi domestici

• agenzie creative

• fornitori di servizi locali

Questi settori soffrivano di vaghezza e denominazioni incoerenti.

Parte 15: Cosa possono fare i marchi con queste informazioni (riepilogo orientato all'azione)

1. Rafforzare le definizioni canoniche

Questo determina il modo in cui l'IA vi descrive.

2. Pubblicate ricerche originali

Questo moltiplica la visibilità generativa.

3. Mantenete una rigorosa coerenza tra i vari siti web

Questo aumenta la fiducia e l'inclusione.

4. Aggiorna le pagine principali ogni mese

L'attualità non è facoltativa.

5. Creare contenuti che facilitino il confronto

Gli agenti apprezzano le analisi strutturate.

6. Mantieni l'allineamento multimodale

Le immagini, gli screenshot e l'interfaccia utente sono ora fondamentali.

7. Elimina le contraddizioni

L'intelligenza artificiale punisce l'ambiguità più dei motori di ricerca.

8. Dai priorità alla chiarezza delle entità

Questo è il fondamento della GEO.

Conclusione: le risposte generative rivelano una nuova economia dell'informazione

I dati raccolti da 10.000 risposte generative confermano una cosa:

Stiamo entrando in un'economia delle risposte, non in un'economia dei link.

La visibilità non dipende più da:

• classifiche

• backlink

• volume delle parole chiave

• SERP superficiali

Dipende da:

• chiarezza

• fatti

• struttura

• attualità

• originalità

• coerenza dell'entità

• comprensione multimodale

• identità coerenti tra i vari siti web

I motori generativi non premiano i siti più grandi. Premiano quelli più chiari, affidabili e strutturati.

Ciò che abbiamo imparato da 10.000 risposte generative nel 2025 è semplice:

Se volete visibilità nell'era dell'IA, dovete ottimizzare il modo in cui pensa l'IA, non il modo in cui gli esseri umani erano soliti cliccare.