L'ascesa della ricerca agenziale: Come gli agenti AI scelgono i risultati

Introduzione

La ricerca sta passando da un modello passivo di query-risposta a un sistema attivo, orientato agli obiettivi e agentico.

Invece di limitarsi a rispondere a una domanda, i motori di ricerca agentici:

• analizzare le tue intenzioni

• suddividere in sottoattività

• eseguire azioni

• recuperare informazioni

• confronta le opzioni

• prendi decisioni

• proporre soluzioni

• eseguire flussi di lavoro

Questo nuovo paradigma, la ricerca agente, trasforma l'intelligenza artificiale da generatore di risposte ad agente di ricerca che prende l'iniziativa per conto dell'utente.

I motori generativi si stanno evolvendo in assistenti autonomi che:

• decidere quali fonti considerare affidabili

• scegliere quali passaggi eseguire

• valutare informazioni contrastanti

• valutare i compromessi

• selezionare i risultati "più adatti"

• personalizzare i consigli in base all'interpretazione

Questo cambia completamente l'ottimizzazione.

Il GEO non riguarda più l'essere "la risposta migliore". Si tratta di essere l'input migliore per gli agenti di IA che determinano la vostra visibilità.

Parte 1: Che cos'è la ricerca agentica?

La ricerca agentica si verifica quando il sistema di ricerca:

• interpreta l'obiettivo dell'utente

• decidere autonomamente cosa fare

• esegue più sottoquery

• valuta le informazioni

• sceglie un risultato

• giustifica il proprio ragionamento

Questo differisce fondamentalmente dalla ricerca tradizionale.

Ricerca tradizionale

L'utente effettua una richiesta → Il motore restituisce i link.

Ricerca generativa

L'utente chiede → L'IA riassume il contenuto → cita le fonti.

Ricerca agenziale

L'utente chiede → L'IA:

1. determina l'obiettivo

2. lo suddivide in compiti

3. trova le informazioni

4. confronta le opzioni

5. effettua un ragionamento

6. decide il risultato "migliore"

7. agisce (facoltativo)

8. spiega il risultato

La ricerca agenziale è autonoma, persistente e basata sul giudizio.

Parte 2: Perché la ricerca agentica sta emergendo proprio ora

Quattro innovazioni stanno guidando questo cambiamento.

1. Modelli multimodali

Modelli come GPT-4.2, Claude 3.5 e Gemini Ultra sono in grado di comprendere:

• testo

• immagini

• video

• audio

• grafici

• codice

• documenti

Gli agenti hanno finalmente un contesto sufficiente per agire in modo intelligente.

2. Memoria e personalizzazione

Gli agenti non rispondono più a una singola query, ma creano profili utente a lungo termine, consentendo:

• preferenze

• modelli

• vincoli

• risultati passati

• cronologia delle decisioni

La ricerca diventa personale.

3. Capacità di utilizzo degli strumenti

Gli agenti AI ora sono in grado di:

• navigare sul web

• estrazione di informazioni

• attivare webhook

• eseguire codice

• compilare moduli

• redigere documenti

• analizzare fogli di calcolo

La ricerca diventa fruibile.

4. Apprendimento rinforzato per il processo decisionale

I modelli ora valutano:

• fiducia

• fiducia

• rischio

• costo

• rilevanza

• idoneità

Questo trasforma la ricerca in un giudizio autonomo, non in un semplice recupero di informazioni.

Parte 3: Come gli agenti AI scelgono i risultati

La ricerca agenziale segue un processo decisionale in più fasi.

Comprendere questo processo è essenziale per GEO.

Fase 1 — Comprensione dell'intento

L'agente determina ciò che l'utente desidera realmente.

Esempio: Utente: "Aiutami a scegliere uno strumento SEO". L'agente AI interpreta:

• necessità: confronto

• vincoli: budget + caratteristiche

• preferenza: facilità d'uso

• obiettivo: raccomandazione

I marchi invisibili durante l'analisi dell'intento non appariranno mai nella risposta finale.

Fase 2 — Scomposizione dell'attività

L'agente suddivide l'obiettivo in sottoattività:

• identificare gli strumenti migliori

• confrontare le caratteristiche

• valutare i prezzi

• controllare le recensioni

• esaminare i casi d'uso

• assegnare un punteggio alle opzioni

GEO influenza quali strumenti appaiono in ciascuna sottoattività.

Fase 3 - Recupero delle informazioni

L'agente recupera i dati tramite:

• navigazione

• scraping

• chiamate API

• incorporamento recupero

• ricerca multi-motore

• memoria interna

Il tuo marchio deve essere accessibile con tutti i metodi di recupero.

Fase 4 — Valutazione e filtraggio

Gli agenti filtrano i dati utilizzando:

• affidabilità

• attualità

• coerenza fattuale

• provenienza

• autorità del marchio

• rilevanza semantica

• chiarezza dell'entità

È qui che la maggior parte dei marchi viene eliminata dalla selezione.

Fase 5 — Ragionamento e confronto

L'agente:

• confronta le caratteristiche

• identifica pro/contro

• classifica le prestazioni

• valuta le preferenze degli utenti

• analizza i compromessi

I tuoi contenuti strutturati devono essere facilmente comparabili.

Fase 6 — Decisione e selezione

L'agente:

• sceglie l'opzione migliore

• genera una lista ristretta classificata

• raccomanda un risultato primario

Questa è la nuova "pagina uno".

Fase 7 — Esecuzione dell'azione (facoltativa)

Gli agenti possono:

• registra l'utente

• crea bozze

• effettua ricerche

• costruisce sistemi

• personalizzare i flussi di lavoro

La ricerca non è più solo informazione, ma azione.

Parte 4: Cosa significa questo per GEO

La ricerca agenziale trasforma completamente l'ottimizzazione.

Di seguito sono riportati i cambiamenti principali.

Cambiamento 1: gli agenti AI non "elencano", ma "selezionano"

È possibile scegliere un solo risultato.

GEO diventa un sistema in cui il vincitore prende tutto.

Cambiamento 2: gli agenti AI preferiscono i marchi con punteggi di affidabilità elevati

Gli agenti valutano:

• provenienza

• competenza

• affidabilità fattuale

• chiarezza dell'entità

• aggiornamenti recenti

• coerenza multimodale

La fiducia diventa il nuovo fattore di ranking.

Cambiamento 3: la facilità di confronto diventa un fattore di ranking

Gli agenti preferiscono i marchi che offrono:

• confronto strutturato

• trasparenza dei prezzi

• elenchi chiari delle caratteristiche

• casi d'uso espliciti

I marchi poco trasparenti perdono terreno.

Cambiamento 4: gli agenti danno la priorità ai marchi con un'identità stabile

Se il tuo:

• denominazione

• struttura del prodotto

• messaggi

• definizioni

sono incoerenti, l'IA vi eviterà.

Cambiamento 5: l'ottimizzazione multi-motore è obbligatoria

Gli agenti estraggono i dati da:

• Google

• Bing

• ChatGPT Sfoglia

• Perplexity

• Claude Search

• Brave

• You.com

• API di terze parti

GEO si espande oltre qualsiasi singolo motore.

Cambiamento 6: gli agenti premiano i dati di prima mano

I contenuti originali, autorevoli ed empirici saranno utilizzati più intensamente rispetto ai contenuti generici.

Gli agenti vogliono:

• studi

• rapporti

• dati proprietari

• benchmark

• sondaggi

Diventare il set di dati.

Parte 5: Come ottimizzare la ricerca degli agenti

Nasce una nuova generazione di flussi di lavoro GEO.

Flusso di lavoro 1: Stabilità dell'entità

Assicurati che:

• marchi

• nomi di prodotti

• categorizzazioni

• definizioni

siano coerenti ovunque.

Flusso di lavoro 2: Ottimizzazione del confronto

Pubblica contenuti che:

• confronta correttamente il tuo prodotto

• spiega i punti di forza e i limiti

• allinea con la categoria

• è formattato per la leggibilità dell'IA

Gli agenti amano i confronti chiari e strutturati.

Flusso di lavoro 3: Contenuti strutturati "a misura di agente"

Includere:

• tabelle delle caratteristiche (basate su testo)

• pro/contro

• dettagli sui prezzi

• flussi di lavoro

• spiegazioni dei casi d'uso

Gli agenti riassumono i contenuti strutturati in modo più accurato.

Flusso di lavoro 4: Allineamento dei contenuti multimodali

Gli agenti utilizzano:

• immagini

• screenshot

• video

• diagrammi

per verificare le caratteristiche.

Garantire la coerenza multimodale.

Flusso di lavoro 5: Provenienza, marcatura temporale e verifica

Gli agenti diffidano delle richieste non timbrate.

Utilizzo:

• C2PA

• JSON-LD

• URL canonici

• timestamp accurati

L'autenticità diventa verificabile automaticamente.

Flusso di lavoro 6: Protocolli di correzione

Se gli agenti interpretano erroneamente il vostro marchio:

• invia correzioni

• aggiornare le pagine dei fatti

• chiarire le definizioni

• rafforzare lo schema

Gli agenti imparano dalle correzioni, ma solo se agisci tempestivamente.

Flusso di lavoro 7: Ottimizzazione della personalità e delle preferenze

Gli agenti AI personalizzano i consigli.

I tuoi contenuti devono supportare:

• profili dei principianti

• profili esperti

• profili sensibili al budget

• profili aziendali

Scrivi per più personaggi per massimizzare la diversità dei consigli.

Parte 6: La ricerca agente creerà nuovi "fattori di ranking"

Entro il 2026, gli agenti AI valuteranno i marchi utilizzando:

1. Punteggio del grafico di affidabilità

Quanto è affidabile il tuo marchio sul web?

2. Punteggio di chiarezza dell'entità

Le tue definizioni e i tuoi metadati sono coerenti?

3. Punteggio di forza comparativa

I tuoi contenuti aiutano l'intelligenza artificiale a comprendere i tuoi vantaggi?

4. Punteggio di attualità

Quanto sono aggiornate le tue informazioni?

5. Punteggio di stabilità della fonte

Mantieni fonti strutturate e canoniche?

6. Punteggio di provenienza

I tuoi contenuti sono verificabili e autentici?

7. Punteggio di allineamento multimodale

Il testo, le immagini e i video sono coerenti tra loro?

Questi sono i futuri equivalenti del PageRank.

Parte 7: Lista di controllo GEO per la ricerca agentica (copia e incolla)

Stabilità dell'entità

• Definizioni chiare del marchio

• Nomi di prodotti stabili

• Voci Wikidata accurate

• Descrizioni coerenti

Fiducia e provenienza

• Risorse firmate C2PA

• Autori verificati

• Schema aggiornato

• Timestamp aggiornati

Facilità di confronto

• Analisi delle funzionalità

• Elenchi di casi d'uso

• Sezioni pro/contro

• Prezzi trasparenti

Ottimizzazione multimodale

• Screenshot dell'interfaccia utente

• Immagini del prodotto

• Video dimostrativi

• Diagrammi annotati

Prontezza al recupero

• SEO tecnico pulito

• Contenuti indicizzabili

• Architettura delle informazioni chiara

• Velocità di caricamento rapida tramite CDN

Monitoraggio e correzione

• Test settimanali con prompt AI

• Invio di correzioni

• Aggiornamenti delle pagine informative

• Verifica del confronto con la concorrenza

Ciò garantisce la prontezza della ricerca agentica.

Conclusione: la ricerca agentica riscriverà le regole della visibilità

Per quasi due decenni, la SEO ha riguardato il posizionamento. Poi la ricerca generativa ha fatto sì che riguardasse la visibilità delle risposte. Ora la ricerca agentica fa sì che riguardi l'inclusione delle decisioni.

Gli agenti AI sceglieranno:

• Quali marchi compaiono

• quali prodotti sono consigliati

• quali flussi di lavoro sono suggeriti

• quali fonti sono affidabili

• su quali risultati agiscono

Per avere successo, i marchi devono:

• rafforzano la fiducia

• chiariscono l'identità

• ottimizzano i contenuti strutturati

• forniscono valore di prima mano

• mantengono l'accuratezza multimodale

• correggere tempestivamente i malintesi dell'IA

• prepararsi al ragionamento autonomo

L'era della ricerca agentica è iniziata e i marchi pronti per il processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale saranno i protagonisti del futuro della scoperta.