Ricerca personalizzata e LLM: Cosa significa per i marketer

Introduzione

La ricerca non è più universale.

Ogni utente ora vede un Internet diverso, modellato da:

✔ le proprie preferenze

✔ il proprio comportamento

✔ le sue ricerche precedenti

✔ i propri dispositivi

✔ la propria posizione

✔ la cronologia delle loro intenzioni

✔ i loro profili account

✔ i loro modelli di consumo di contenuti

E ora, più che mai, grazie ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che fungono da compagni di ricerca AI personalizzati.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. La memoria contestuale di Claude.

La ricerca è passata da "algoritmi universali" a sistemi adattivi, conversazionali e modellati sull'utente.

Per i professionisti del marketing, si tratta di un cambiamento epocale.

La personalizzazione non è più un'aggiunta, ma è il modo in cui funziona la ricerca.

Questo articolo spiega come funziona la personalizzazione basata su LLM, perché è importante e cosa devono fare i marketer per rimanere visibili in un'epoca in cui ogni utente vede una risposta diversa.

1. Che cos'è la ricerca personalizzata nell'era degli LLM?

La ricerca personalizzata tradizionale significava:

✔ geolocalizzazione

✔ cronologia di navigazione

✔ dispositivo

✔ preferenza linguistica

✔ clic precedenti

✔ consumo di contenuti

La personalizzazione basata su LLM è molto più approfondita. Comprende:

• ✔ Memoria delle preferenze degli utenti

• ✔ tono individualizzato + stili di spiegazione

• ✔ query salvate + contesto del thread

• ✔ persona dedotta

• ✔ livello di conoscenza

• ✔ familiarità con il dominio

• ✔ affinità con il prodotto

• ✔ affinità con il marchio

• ✔ cronologia delle conversazioni

• ✔ ragionamento integrato sui dati dell'utente

Invece delle "classifiche", gli LLM forniscono risposte personalizzate.

Due persone che pongono la stessa domanda ora ricevono risposte completamente diverse:

✔ risposte

✔ raccomandazioni

✔ suggerimenti sui prodotti

✔ citazioni di marchi

Questo rompe il vecchio modello di SEO, ma apre nuove opportunità per i marchi che capiscono come muoversi negli ecosistemi personalizzati degli LLM.

2. Come gli LLM personalizzano la ricerca: analisi tecnica

Gli LLM personalizzano la ricerca attraverso quattro meccanismi.

1. Personalizzazione contestuale

Gli LLM basano le risposte sulla conversazione in corso:

✔ formulazione della query

✔ domande di follow-up

✔ preferenze espresse

✔ obiettivi dichiarati

Si tratta di personalizzazione in tempo reale.

2. Personalizzazione basata sulla memoria

Modelli come ChatGPT (Memory On) o Claude utilizzano:

✔ conversazioni passate

✔ caratteristiche dell'utente

✔ preferenze salvate

✔ familiarità con l'argomento

Ciò significa che il tuo marchio potrebbe essere escluso se non è conosciuto dal modello dell'utente.

3. Personalizzazione comportamentale

Gli LLM integrano:

✔ comportamento di clic dell'utente

✔ risposte apprezzate/non apprezzate

✔ segnali di feedback nascosti

✔ ricerche precedenti sui prodotti

Ciò influenza quali marchi appariranno nelle risposte future.

4. Personalizzazione del recupero

Alcuni LLM attingono da:

✔ feed di notizie personalizzati

✔ fonti salvate

✔ contenuti aggiunti ai segnalibri

✔ creatori a cui si è iscritti

Se il tuo marchio non fa parte dell'ecosistema dell'utente, potresti non essere nemmeno visibile.

3. Cosa devono capire i marketer: la ricerca sta diventando un "livello di raccomandazione"

Storicamente, i motori di ricerca funzionavano secondo il seguente schema: indicizzazione → classificazione → corrispondenza → consegna.

La ricerca LLM funziona più o meno così:

contesto → inferenza → personalizzazione → sintesi → raccomandazione

Significato:

✔ La "classificazione" ha meno importanza

✔ "essere la risposta migliore" è più importante

✔ La "narrazione del marchio" influenza i risultati

✔ La "fiducia nell'entità" determina la visibilità

✔ La "probabilità di citazione" è il nuovo KPI

Gli LLM si comportano come sistemi ibridi:

Ricerca Google ↔ Netflix Recommender ↔ Assistente personalizzato

Non si ottimizza più per il posizionamento, ma per la selezione.

4. Modi chiave in cui la ricerca LLM personalizzata cambia per sempre il marketing

Ci sono nove implicazioni principali.

1. La SEO diventa specifica per l'utente piuttosto che universale

La tua visibilità dipende da:

✔ l'utente

✔ la sua cronologia

✔ le sue preferenze

✔ i clic precedenti

✔ il suo livello di competenza

La classifica universale diventa meno significativa.

2. Il "vantaggio del primo marchio" è reale

Se un utente interagisce con un marchio concorrente nelle prime fasi del suo percorso, gli LLM:

✔ preferirlo

✔ lo raccomanderanno

✔ lo citeranno più spesso

La fedeltà al marchio sarà rafforzata algoritmicamente.

3. I contenuti devono adattarsi ai livelli di conoscenza

Gli LLM adattano le spiegazioni in base a:

✔ livello principiante

✔ intermedio

✔ esperto

I tuoi contenuti devono soddisfare tutti e tre i livelli.

4. L'E-E-A-T è più importante perché la personalizzazione favorisce le entità affidabili

I modelli di IA preferiscono:

✔ marchi coerenti

✔ entità verificate

✔ conoscenze strutturate

✔ contenuti autorevoli

✔ forte consenso sui link

La personalizzazione moltiplica il vantaggio dei marchi affidabili.

5. La scoperta dei prodotti diventa "guidata dall'assistente"

Gli LLM funzionano come consulenti per gli acquirenti.

Domande come:

"Qual è il miglior strumento SEO per principianti?" "Qual è l'alternativa più economica a X?" "Quale piattaforma offre il miglior backlink checker?"

Ora restituiscono consigli personalizzati sui prodotti, non elenchi SERP.

Questo cambia tutto per SaaS, e-commerce e B2B.

6. La ricerca locale diventa iper-personalizzata

Posizione + preferenze + comportamento storico = risposte uniche.

"Il miglior dentista vicino a me" "Dove dovrei mangiare stasera?" "Qual è il tuttofare locale più affidabile?"

Gli LLM personalizzeranno:

✔ consigli commerciali

✔ i confronti tra servizi

✔ indicazioni stradali

✔ aspettative sui prezzi

✔ punteggi di qualità

La SEO locale subirà una trasformazione.

7. L'identità del marchio deve essere riconoscibile dalle macchine

La personalizzazione richiede che l'IA comprenda il tuo marchio.

In caso contrario, non comparirà nelle risposte personalizzate.

8. La ricerca passerà dalle "parole chiave" agli "obiettivi"

Gli LLM ottimizzano le risposte in base a:

✔ piani degli utenti

✔ intenzioni

✔ attività

✔ risultati

✔ vincoli personali

Esempio:

Invece di "miglior strumento CRM", gli utenti potrebbero chiedere:

"Aiutami a configurare un CRM per una piccola palestra con un budget limitato".

La classifica non ha più importanza: ciò checonta è essere la raccomandazione più adatta.

9. Le fasi del funnel collassano

Consapevolezza → Considerazione → Conversione avvengono all'interno della conversazione AI.

I marketer perdono il controllo se non ottimizzano queste fasi della conversazione.

5. Come ottimizzare la ricerca LLM personalizzata

È qui che i marketer acquisiscono potere.

Per avere successo nella ricerca personalizzata basata sull'intelligenza artificiale, è necessario ottimizzare la reperibilità, la pertinenza e l'adeguatezza dei consigli dell'LLM.

Ecco il piano d'azione.

1. Rafforzare l'identità dell'entità

Utilizza:

✔ Schema organizzativo

✔ Schema dell'applicazione software (se SaaS)

✔ Schema FAQ

✔ Convenzioni di denominazione coerenti

✔ Voce Wikidata

✔ Backlink forti

Gli LLM non possono personalizzare ciò che non sono in grado di identificare.

2. Creare contenuti multilivello (principiante → esperto)

Gli LLM personalizzano le risposte in base ai livelli di conoscenza:

✔ principiante

✔ intermedio

✔ esperto

Hai bisogno di contenuti per tutti e tre i livelli.

3. Crea formati di contenuto basati su scenari e obiettivi

Crea pagine per:

✔ "i migliori strumenti per i liberi professionisti"

✔ "soluzioni convenienti per le startup"

✔ "alternative di livello aziendale a X"

✔ "strumenti per agenzie che necessitano di reportistica white label"

Gli LLM amano raccomandare pagine orientate alle soluzioni.

4. Fornisci dati comparativi chiari e strutturati

Poiché gli LLM generano raccomandazioni personalizzate, è necessario fornire loro:

✔ tabelle comparative

✔ pro/contro

✔ prezzi

✔ caratteristiche

✔ casi d'uso

✔ alternative

Gli LLM acquisiscono, sintetizzano e forniscono raccomandazioni sulla base di una chiarezza strutturata.

5. Migliora il ricordo del marchio all'interno degli LLM

Utilizza lo stack di rafforzamento del marchio:

✔ coerenza delle entità

✔ schema

✔ citazioni

✔ backlink

✔ collegamenti interni

✔ cluster semantici

✔ pagine FAQ

✔ pagine "Cosa facciamo" del marchio

Gli LLM citano i marchi che conoscono meglio.

6. Creare contenuti "facili da usare per gli assistenti"

Le pagine dovrebbero includere:

✔ brevi definizioni

✔ riassunti che danno la risposta prima di tutto

✔ sezioni di domande e risposte

✔ istruzioni dettagliate

✔ dati strutturati

✔ chiarezza narrativa

Questo rende il tuo marchio più facile da recuperare per gli LLM durante le conversazioni personalizzate.

7. Cattura personaggi specifici

Crea contenuti su misura per:

✔ principianti

✔ esperti

✔ B2B

✔ imprese

✔ creatori

✔ liberi professionisti

Gli LLM personalizzano in base alla persona → fornite loro contenuti specifici da citare.

6. Il ruolo di Ranktracker nella ricerca LLM personalizzata

Ranktracker diventa essenziale in tre aree:

1. Keyword Finder → identifica gli intenti che attivano la personalizzazione

Cerca:

✔ coda lunga

✔ conversazionale

✔ basate su domande

✔ query basate su obiettivi

Questi sono punti caldi della personalizzazione.

2. SERP Checker → rivela la concorrenza a livello di entità

La personalizzazione fa ampio uso dei grafici delle entità. SERP Checker mostra la posizione della tua entità.

3. Web Audit → garantisce la leggibilità automatica per risposte personalizzate

Dati strutturati Struttura dei contenuti Leggibilità LLM Collegamenti interni Coerenza

Tutto deve essere impeccabile.

4. Backlink Checker + Monitor → crea segnali di autorevolezza

La personalizzazione favorisce i marchi affidabili. I backlink rafforzano la fiducia.

5. AI Article Writer → produce contenuti multilivello in modo efficiente

Principiante → Intermedio → Esperto Contenuti di scenario Confronto Blocchi di risposta compatibili con LLM

Considerazione finale:

La ricerca personalizzata è il cambiamento più grande dai tempi dei dispositivi mobili, e gli LLM ne sono il motore

Per la prima volta nella storia:

Due persone che cercano la stessa cosa riceveranno risposte diverse dallo stesso motore di ricerca in base ai loro profili personali, alle loro preferenze e alla loro cronologia.

Ciò significa che:

✔ La SEO diventa a livello di utente, non universale

✔ la percezione del marchio diventa mediata dall'IA

✔ i consigli sostituiscono le classifiche

✔ la fiducia nell'entità diventa un vantaggio competitivo

✔ i contenuti devono soddisfare più personalità

✔ La visibilità LLM diventa fondamentale per il marketing

I marketer devono adattarsi a un mondo in cui i motori di ricerca non forniscono elenchi, ma offrono una guida personalizzata.

I marchi che comprendono la personalizzazione basata sull'LLM domineranno la ricerca AI. I marchi che la ignorano scompariranno del tutto dalle esperienze specifiche degli utenti.

Il futuro della SEO è personale. Ottimizzatelo ora.