Ricerca originale GEO: Come i modelli di intelligenza artificiale scelgono le fonti

Introduzione

Una delle domande più comuni nell'ottimizzazione generativa dei motori di ricerca (GEO) è apparentemente semplice:

"In che modo i modelli di IA scelgono effettivamente quali fonti utilizzare?"

Non come classificano le pagine. Non come riassumono le informazioni. Non come fermano le allucinazioni.

Ma la domanda più profonda e strategica:

Cosa rende un marchio o una pagina web "degni di essere inclusi" e un altro invisibile?

Nel 2025 abbiamo condotto una serie di esperimenti GEO controllati su diversi motori generativi (Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries e You.com) per analizzare come gli LLM valutano, filtrano e selezionano le fonti prima di generare una risposta.

Questo articolo rivela la prima ricerca originale sulla logica interna della selezione generativa delle prove:

• perché i modelli scelgono determinati URL

• perché alcuni domini dominano le citazioni

• come i motori valutano l'affidabilità

• Quali segnali strutturali sono più importanti

• il ruolo della chiarezza dell'entità e della stabilità fattuale

• come si presenta la "idoneità della fonte" all'interno del ragionamento LLM

• perché alcuni settori vengono interpretati in modo errato

• perché alcuni marchi vengono scelti da tutti i motori

• cosa succede realmente durante il recupero, la valutazione e la sintesi

Si tratta di conoscenze fondamentali per chiunque sia seriamente interessato al GEO.

Parte 1: Il modello di selezione in cinque fasi (cosa succede realmente)

Ogni motore generativo testato segue una pipeline in cinque fasi molto simile nella selezione delle fonti.

Gli LLM non si limitano a "leggere il web". Essi effettuano una selezione del web.

Ecco il processo condiviso da tutti i principali motori.

Fase 1: Costruzione della finestra di recupero

Il modello raccoglie una serie iniziale di potenziali fonti utilizzando:

• incorporamenti vettoriali

• API di ricerca

• agenti di navigazione

• grafici di conoscenza interni

• dati web pre-addestrati

• recupero combinato multi-motore

• memoria delle interazioni precedenti

Questa è la fase più ampia, in cui la maggior parte dei siti web viene filtrata istantaneamente.

Osservazione: SEO forte ≠ recupero forte. I modelli spesso selezionano pagine con SEO mediocre ma con una struttura semantica forte.

Fase 2: Filtraggio delle prove

Una volta recuperate le fonti, i modelli eliminano immediatamente quelle carenti:

• chiarezza strutturale

• precisione fattuale

• segnali di autorevolezza degli autori

• branding coerente

• definizioni corrette delle entità

• informazioni aggiornate

È qui che circa il 60-80% delle pagine idonee è stato scartato nel nostro set di dati.

Il fattore più determinante in questo caso? Fatti incoerenti o contraddittori all'interno dell'ecosistema del marchio stesso.

Fase 3: ponderazione dell'affidabilità

Gli LLM applicano diverse euristiche di affidabilità alle fonti rimanenti.

Abbiamo identificato sette segnali primari utilizzati dai motori:

1. Affidabilità dell'entità

Chiarezza su cosa sia, cosa faccia e cosa significhi il marchio.

2. Coerenza tra i vari siti web

I fatti devono corrispondere su tutte le piattaforme (sito, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase, ecc.).

3. Provenienza e paternità

Autori verificati, trasparenza e metadati affidabili.

4. Attualità

I modelli declassano drasticamente le pagine obsolete e non aggiornate.

5. Cronologia delle citazioni

Se i motori di ricerca ti hanno citato in precedenza, è più probabile che lo facciano di nuovo.

6. Vantaggio della fonte primaria

La ricerca originale, i dati o i fatti primari sono fortemente favoriti.

7. Qualità dei dati strutturati

Schema coerente, URL canonici e markup pulito.

Le pagine con più segnali di affidabilità hanno costantemente superato quelle con la tradizionale forza SEO.

Fase 4: Mappatura contestuale

Il modello verifica se i tuoi contenuti:

• adeguatezza all'intento

• allineato con l'entità

• supporta la catena di ragionamento

• contribuisce con una visione unica

• evita ridondanze

• chiarisce l'ambiguità

È qui che il modello inizia a formare una "mappa mentale":

• chi sei

• come ti inserisci nella categoria

• che ruolo hai nella risposta

• se aggiungi o ripeti informazioni

Se i tuoi contenuti non aggiungono valore innovativo, vengono esclusi.

Fase 5: Decisione di inclusione della sintesi

Infine, il modello decide:

• quali fonti citare

• quali riferire implicitamente

• quali utilizzare per un ragionamento approfondito

• quali escludere completamente

Questa fase è estremamente selettiva.

Solo 3-10 fonti in genere sopravvivono abbastanza a lungo da influenzare la risposta finale, anche se il modello ne ha recuperate più di 200 all'inizio.

La risposta generativa viene costruita dai vincitori di questa sfida.

Parte 2: I sette comportamenti fondamentali che abbiamo osservato nei modelli

Da 12.000 query di prova su oltre 100 marchi, sono emersi ripetutamente i seguenti modelli.

Comportamento 1: i modelli preferiscono le "pagine canoniche" ai post dei blog

In tutti i motori, l'IA ha costantemente privilegiato:

• Pagine "Informazioni su

• Pagine di definizione del prodotto

• Pagine di riferimento delle caratteristiche

• Documentazione ufficiale

• Domande frequenti

• Prezzi

• Documentazione API

Questi sono stati considerati artefatti affidabili come "fonte di verità".

I post dei blog hanno ottenuto risultati migliori solo quando:

• contenevano ricerche di prima mano

• includevano elenchi strutturati

• chiarivano le definizioni

• hanno fornito modelli operativi

Altrimenti, le pagine canoniche li hanno superati con un rapporto di 3:1.

Comportamento 2: i motori di ricerca si fidano dei marchi con meno pagine, ma di migliore qualità

I siti web di grandi dimensioni spesso hanno ottenuto risultati inferiori perché:

• il contenuto contraddiceva quello precedente

• le pagine di supporto obsolete erano ancora classificate

• i fatti sono cambiati nel tempo

• i nomi dei prodotti sono cambiati

• gli articoli precedenti hanno offuscato la chiarezza

I siti piccoli e ben strutturati hanno ottenuto risultati significativamente migliori.

Comportamento 3: l'attualità è un indicatore sorprendentemente forte

I motori di ricerca abbassano immediatamente il ranking:

• statistiche obsolete

• definizioni obsolete

• vecchie descrizioni dei prodotti

• pagine invariate

• versioni non corrispondenti

L'aggiornamento di una singola pagina di fatti canonici ha aumentato l'inclusione nelle risposte generative entro 72 ore in tutti i nostri test.

Comportamento 4: i modelli preferiscono i marchi con una forte impronta

I marchi con:

• una pagina di Wikipedia

• un'entità Wikidata

• schema coerente

• descrizioni corrispondenti tra i vari siti web

• una definizione unificata del marchio

sono stati scelti molto più spesso.

I modelli interpretano la coerenza come sinonimo di affidabilità.

Comportamento 5: i modelli sono orientati verso le fonti primarie

I motori danno grande priorità a:

• studi originali

• dati proprietari

• sondaggi

• parametri di riferimento

• white paper

• documentazione di prima mano

Se pubblichi dati originali:

Diventi il riferimento. I concorrenti diventano derivati.

Comportamento 6: la chiarezza multimodale influenza la selezione

I modelli selezionano sempre più spesso fonti le cui risorse visive possono essere:

• comprensione

• estratto

• descritto

• verificato

Gli screenshot e i video dei prodotti sono importanti. La pulizia delle immagini è stata determinante nel 40% dei casi di selezione.

Comportamento 7: i motori penalizzano senza pietà l'ambiguità

Il modo più veloce per essere esclusi:

• nomi di prodotti incoerenti

• proposte di valore vaghe

• definizioni di categoria sovrapposte

• posizionamento poco chiaro

• molteplici interpretazioni possibili

L'IA evita le fonti che introducono confusione.

Parte 3: I 12 segnali più importanti nella selezione delle fonti (classificati in base all'impatto osservato)

Dal più alto impatto al più basso.

1. Chiarezza dell'entità

2. Coerenza fattuale tra i vari siti web

3. Attualità

4. Valore della fonte primaria

5. Formattazione strutturata dei contenuti

6. Stabilità della definizione canonica

7. Recupero pulito (indicizzabilità + velocità di caricamento)

8. Autorialità affidabile

9. Backlink di alta qualità (grafico di autorità)

10. Allineamento multimodale

11. Posizionamento corretto nella categoria

12. Ambiguità minima

Questi sono i nuovi "fattori di ranking".

Parte 4: Perché alcuni marchi compaiono in tutti i motori di ricerca (e altri in nessuno)

Tra oltre 100 marchi, alcuni hanno dominato in modo costante:

• Perplessità

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Perché?

Perché questi marchi avevano:

• grafici di entità coerenti

• definizioni cristalline

• hub canonici forti

• dati originali

• pagine di prodotto con dati stabili

• posizionamento unificato

• nessuna affermazione contraddittoria

• profili accurati di terze parti

• stabilità fattuale a lungo termine

La visibilità indipendente dal motore di ricerca deriva dall'affidabilità, non dalla portata.

Parte 5: Come ottimizzare la selezione delle fonti (il metodo GEO pratico)

Di seguito è riportato il metodo sintetico emerso da tutte le ricerche.

Fase 1: Creare pagine di fatti canonici

Definizione:

• chi sei

• cosa fai

• come lavori

• cosa non sei

• nomi e definizioni dei prodotti

Queste pagine devono essere aggiornate regolarmente.

Fase 2: Ridurre le contraddizioni interne

Verifica:

• nomi dei prodotti

• descrizioni

• caratteristiche

• dichiarazioni

I motori di ricerca penalizzano severamente le incongruenze.

Fase 3: Pubblicare conoscenze di prima mano

Esempi:

• statistiche originali

• benchmark annuali del settore

• rapporti sulle prestazioni

• analisi tecniche

• studi sul comportamento degli utenti

• approfondimenti sulle categorie

Ciò migliora notevolmente l'inclusione dell'IA.

Fase 4: Rafforzare i profili delle entità

Aggiornamento:

• Wikidata

• Grafico della conoscenza

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• biografie social

• schema markup

I modelli di IA li uniscono in un grafico di fiducia.

Fase 5: Strutturare tutto

Utilizzo:

• elenchi puntati

• brevi paragrafi

• Intestazioni H2/H3/H4

• definizioni

• elenchi

• confronto

• moduli di domande e risposte

Gli LLM analizzano direttamente la struttura.

Fase 6: Aggiornare mensilmente le pagine chiave

L'attualità è correlata a:

• inclusione

• accuratezza

• peso di affidabilità

• sintesi probabilità

Le pagine obsolete affondano.

Passaggio 7: crea pagine di confronto chiare

I modelli amano:

• pro e contro

• analisi delle caratteristiche

• limiti trasparenti

• chiarezza affiancata

I contenuti che facilitano il confronto ottengono più citazioni.

Passaggio 8: correggere le imprecisioni dell'IA

Invia le correzioni tempestivamente.

I modelli si aggiornano rapidamente quando vengono sollecitati.

Parte 6: Il futuro della selezione delle fonti (previsioni per il periodo 2026-2030)

Sulla base dei comportamenti osservati nel periodo 2024-2025, queste tendenze sono certe:

1. I grafici di fiducia diventano sistemi di classificazione formali

I modelli manterranno punteggi di fiducia proprietari.

2. I contenuti di prima mano diventano obbligatori

I motori smetteranno di citare contenuti derivati.

3. La ricerca basata sulle entità sostituisce quella basata sulle parole chiave

Entità > parole chiave.

4. Le firme di provenienza (C2PA) diventano obbligatorie

I contenuti non firmati saranno declassati.

5. La selezione multimodale delle fonti raggiunge la maturità

Immagini, video e grafici diventano prove di prima classe.

6. Gli agenti verificheranno le affermazioni in modo autonomo

Gli agenti di navigazione effettueranno un doppio controllo.

7. La selezione delle fonti diventa una competizione di chiarezza

L'ambiguità diventa fatale.

Conclusione: GEO non riguarda il posizionamento, ma l'essere selezionati

I motori generativi non "classificano" le pagine. Scelgono le fonti da includere in una catena di ragionamenti.

La nostra ricerca dimostra che la selezione delle fonti dipende da:

• chiarezza

• struttura

• stabilità fattuale

• allineamento delle entità

• intuizione originale

• attualità

• coerenza

• provenienza

I marchi che compaiono nelle risposte generative non sono quelli con il miglior SEO. Sono quelli che si rendono gli input più sicuri, chiari e autorevoli per il ragionamento dell'IA.

GEO è il processo che consente di diventare quell'input affidabile.