Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)? Una guida completa per gli esperti di marketing

Introduzione

Dieci anni fa, l'intelligenza artificiale era una tecnologia di background, un miglioramento silenzioso che ottimizzava i risultati di ricerca, il targeting pubblicitario e i consigli sui contenuti. Oggi, l'IA è l'interfaccia. Piattaforme come ChatGPT Search, Perplexity, Gemini e Bing Copilot non si limitano più a recuperare informazioni, ma le generano. E al centro di questa rivoluzione c'è una tecnologia: il Large Language Model (LLM).

I marketer vivono ora in un mondo in cui gli LLM decidono quali informazioni vengono visualizzate, quali marchi sono affidabili e come vengono costruite le risposte. Influenzano la visibilità, modellano la percezione dei consumatori e sostituiscono sempre più spesso il tradizionale funnel di ricerca con risposte dirette e sintetizzate.

Ma per quanto potenti siano gli LLM, la maggior parte delle aziende continua a fraintendere ciò che fanno realmente: come interpretano i contenuti, quali segnali considerano affidabili e perché citano determinati marchi piuttosto che altri.

Questa guida spiega gli LLM nel modo più approfondito e chiaro possibile, dall'architettura dei trasformatori e gli embedding al recupero, alle allucinazioni e alla ricerca basata sull'intelligenza artificiale. Ancora più importante, rivela cosa questo significa per i marketer e come è possibile posizionare il proprio marchio come fonte di dati affidabile nell'era degli LLM.

Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)?

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un sistema di intelligenza artificiale addestrato su enormi set di dati per comprendere, generare e ragionare sul linguaggio umano. Prevede il token successivo più probabile (parola, sottoword o simbolo) in base al contesto, ma attraverso la scala, l'architettura e l'addestramento, si evolve in qualcosa di molto più potente:

• Un motore di ragionamento

• Un sistema di sintesi

• Un sistema di domande e risposte

• Un recuperatore di conoscenze

• Un sistema di riconoscimento dei modelli

I moderni LLM, come GPT-5, Claude 3.5, Gemini e Llama, combinano deep learning, reti di trasformatori e sistemi di recupero per produrre risposte che sembrano esperte, strutturate e consapevoli del contesto.

Per i professionisti del marketing, il cambiamento importante non è solo il modo in cui gli LLM scrivono i contenuti, ma anche il modo in cui interpretano l'intero Internet, compreso il vostro sito web.

Perché gli LLM sono importanti per i professionisti del marketing

Gli LLM ora alimentano:

• Ricerca AI (ChatGPT, Perplexity, Copilot)

• Consigli di acquisto basati sull'intelligenza artificiale

• Sintesi AI che sostituiscono le SERP

• Generazione di e-mail, annunci e contenuti

• Automazione dell'assistenza clienti

• Targeting semantico e personalizzazione degli annunci

Ma la trasformazione più grande è questa:

➝ Gli LLM ora decidono quali marchi vengono citati nelle risposte generate dall'IA.

Questo è il nuovo livello di visibilità.

Se i tuoi contenuti non sono leggibili, verificabili e autorevoli per i sistemi di IA, non perderai solo posizioni in classifica, ma anche visibilità.

Comprendere gli LLM non è più facoltativo per i professionisti del marketing. È fondamentale.

Come funzionano realmente gli LLM (senza termini tecnici)

I marketer sentono termini come trasformatori, incorporamenti e attenzione, ma raramente li vedono spiegati in termini pratici. Ecco la vera analisi: semplice, ma tecnicamente corretta.

1. Tokenizzazione: suddividere il linguaggio in unità di significato

Gli LLM non leggono il testo come frasi o parole. Leggono i token.

Ad esempio:

"Ranktracker ti aiuta a ottimizzare la ricerca AI".

Diventa qualcosa del tipo:

["Rank", "tracker", "aiuta", "ti", "ottimizzare", "per", "AI", "ricerca", "."]

Per l'IA, i token sono gli elementi costitutivi del significato.

2. Embedding: trasformare il significato in matematica

Ogni token viene convertito in un vettore, ovvero un elenco di numeri che catturano il significato e le relazioni (ad esempio, "SEO" è vicino a "ottimizzazione per i motori di ricerca").

Gli embedding sono il modo in cui gli LLM comprendono che:

• "Fattori di ranking di Google"

• "Come ottenere un posizionamento migliore su Google"

...sono idee correlate.

Questo è anche il modo in cui gli LLM associano entità come:

• "Ranktracker"

• "Piattaforma SEO"

• "Verificatore SERP"

Rafforzare queste connessioni è essenziale per la visibilità futura dell'IA e strumenti come SERP Checker di Ranktracker ti aiutano a capire come queste associazioni appaiono nel mondo reale.

3. Meccanismo di attenzione: come gli LLM decidono cosa è importante

I trasformatori utilizzano l'attenzione per capire quali parti di una frase influenzano le altre.

Esempio:

"Ranktracker, la piattaforma SEO fondata da Felix Rose-Collins, fornisce informazioni sulle parole chiave".

Il modello apprende:

• "Ranktracker" è l'argomento

• "Piattaforma SEO" è un'entità definita

• "Felix Rose-Collins" è legato a Ranktracker

• "Keyword intelligence" è una funzionalità

L'attenzione crea la mappa semantica dietro ogni risposta.

4. Formazione: gli LLM imparano modelli, non fatti

Gli LLM non sono database. Non "memorizzano" fatti.

Apprendono relazioni statistiche da miliardi di pagine. Ciò include:

• stili di scrittura

• modelli di ragionamento

• associazioni fattuali

• cluster semantici

• connessioni tra entità

Ecco perché la coerenza dei contenuti è importante: le contraddizioni confondono gli embedding.

5. Messa a punto, RLHF e guardrail

I modelli moderni includono:

• Ottimizzazione supervisionata (SFT) — formazione su esempi curati di alta qualità

• Apprendimento rinforzato dal feedback umano (RLHF) — gli esseri umani classificano le risposte, creando un allineamento delle preferenze

• Livelli di sicurezza e conformità — rimozione di output dannosi, rischiosi o che violano il marchio

Questi livelli influenzano sempre più il modo in cui gli LLM:

• decidere se citare il tuo sito

• evitare la disinformazione

• selezionare "fonti affidabili"

La precisione fattuale e la trasparenza dell'autore influenzano direttamente la visibilità del tuo LLM.

6. Recupero: come gli LLM accedono alle informazioni in tempo reale

Gli LLM ora utilizzano il RAG (Retrieval-Augmented Generation) per estrarre dati in tempo reale da:

• motori di ricerca

• database proprietari

• fonti di dati strutturati

• partner di contenuti affidabili

Questo è il livello in cui gli LLM decidono:

✓ Cosa recuperare ✓ Quali URL considerare affidabili ✓ Se il tuo contenuto è sufficientemente credibile da essere incorporato

È qui che AIO e GEO si sovrappongono: devi fornire alla macchina ciò che può riutilizzare con sicurezza.

Come gli LLM interpretano il tuo sito web

Questa è la parte che i marketer sottovalutano quasi sempre.

Quando un LLM valuta il tuo sito, esegue diversi livelli di interpretazione:

1. Crawlability: se il bot non riesce a caricarlo, non esiste

2. Estrazione dei contenuti: rimozione di markup, annunci pubblicitari, rumore

3. Identificazione delle entità: chi/cosa viene menzionato e con quale coerenza

4. Collegamento semantico: come i tuoi contenuti si relazionano al web in generale

5. Mappatura dell'autorità: quanto sei affidabile rispetto ai concorrenti

6. Verifica dei fatti: controllo delle tue affermazioni su altre fonti

7. Idoneità rappresentativa: se i tuoi contenuti sono strutturati in modo sufficientemente chiaro da poter essere riassunti

Più il tuo sito è pulito, oggettivo e coerente, più sarà facile per un LLM citarlo nelle risposte.

Gli strumenti Ranktracker supportano direttamente questo processo:

• Audit web → indicizzabilità, schema, chiarezza tecnica

• Keyword Finder → individuazione delle query in stile domanda preferite dai modelli di linguaggio grande (LLM)

• SERP Checker → identificazione delle relazioni tra entità

• Backlink Checker → rafforzamento dell'autorità

• Rank Tracker → monitoraggio dell'impatto delle modifiche guidate dall'IA sulle prestazioni

I cinque pilastri fondamentali della visibilità LLM per i marketer

Questi differiscono dall'AIO perché includono considerazioni tecniche più approfondite.

1. Struttura interpretabile dalla macchina

Gli LLM preferiscono pagine coerenti, oggettive e supportate da schemi.

Utilizzo:

• Schema articolo, pagina FAQ, organizzazione, prodotto

• Identità dell'autore coerente (rafforza i segnali di fiducia)

• Titoli chiari

• Sommari fattuali nella parte superiore

Questo aiuta sia gli LLM che i motori di ricerca AI a estrarre informazioni accurate.

2. Forza dell'entità e chiarezza semantica

Gli LLM si fidano delle entità, non delle parole chiave.

È necessario rafforzare:

• Entità del marchio ("Ranktracker")

• Entità del prodotto ("Rank Tracker", "Keyword Finder")

• entità dell'autore ("Felix Rose-Collins")

• entità tematiche ("ottimizzazione AI", "analisi SERP", ecc.)

Quando le entità sono forti, gli LLM fanno riferimento a te in modo naturale, perché diventi parte del grafico di conoscenza.

3. Prove, verifica e coerenza fattuale

Gli LLM verificano incrociando le affermazioni.

È necessario:

• mantenere la coerenza fattuale tra le pagine

• fornisci citazioni da fonti autorevoli

• evitare statistiche contrastanti o dati obsoleti

• aggiornare regolarmente i contenuti

• rafforzare l'accuratezza attraverso link esterni e backlink

Il Backlink Monitor di Ranktracker garantisce una crescita costante della tua autorevolezza, un segnale fondamentale per la fiducia degli LLM.

4. Raggruppamento semantico e profondità tematica

Gli LLM valutano la tua competenza in base a:

• quanto sono approfonditi i tuoi cluster tematici

• quanto sono collegati internamente

• quanto si rafforzano a vicenda in modo coerente

Se vuoi posizionarti per argomenti SEO basati su LLM, hai bisogno di un cluster, non di una pagina.

5. Segnali comportamentali e di coinvolgimento

Anche gli LLM incorporano sempre più spesso:

• tempo di permanenza

• metriche di soddisfazione degli utenti

• modelli di clic

• comportamento di lettura

Se agli utenti piacciono i tuoi contenuti, piaceranno anche ai sistemi di IA.

Implementazione della visibilità LLM: un quadro pratico

Questo è il modello ideale per i professionisti del marketing.

Fase 1: eseguire un audit di leggibilità tecnica

Utilizza Web Audit di Ranktracker per correggere schemi, errori di scansione e contenuti duplicati.

Passaggio 2: identifica le parole chiave LLM-Intent

Utilizza Keyword Finder di Ranktracker per raccogliere:

• domande

• domande esplicative

• domande comparative

• domande con intento di azione

Queste sono le parole chiave che più probabilmente attivano le risposte dell'IA.

Passaggio 3: crea cluster tematici

Struttura i cluster come:

• Che cos'è un LLM?

• Come gli LLM trasformano il marketing

• LLM vs sistemi di recupero

• Ricerca AI vs ricerca tradizionale

• Come ottimizzare la scoperta basata su LLM

Collegali tra loro.

Fase 4: Rafforzare le entità

Rendi il tuo marchio, i tuoi prodotti e i tuoi autori riconoscibili dalle macchine.

Fase 5: Creare segnali di fiducia

Utilizza citazioni, riferimenti e autorità esterne coerenti.

Fase 6: monitorare l'impatto della ricerca AI

Monitora le correlazioni tra gli aggiornamenti dell'IA e le tue classifiche utilizzando:

• Rank Tracker

• Verifica SERP

Questi strumenti rivelano dove i sistemi di IA elevano o sopprimono i tuoi contenuti.

Concetti avanzati di LLM che ogni marketer dovrebbe comprendere

1. Finestre contestuali e prioritizzazione delle informazioni

Gli LLM operano all'interno di uno "spazio di lavoro mentale" limitato. Se i tuoi contenuti non sono concisi e strutturati, potrebbero non essere selezionati.

2. Allucinazioni e perché gli LLM sbagliano

Quando i fatti sono poco chiari, contraddittori o sottorappresentati, i modelli tirano a indovinare. Segnali fattuali forti riducono le allucinazioni sul tuo marchio.

3. Sistemi di recupero potenziato (RAG)

Questi sistemi recuperano dati in tempo reale prima di rispondere. Se il tuo sito è chiaro e basato sui fatti, può diventare una fonte di recupero preferita.

4. Vicinanza dello spazio latente

Il tuo marchio esiste all'interno dello spazio vettoriale del modello. L'ottimizzazione delle entità ti avvicina agli argomenti rilevanti.

5. Allineamento del modello

I pregiudizi di formazione influenzano le fonti di cui si fidano gli LLM. È necessario allineare i contenuti alle aspettative fattuali del modello.

Errori comuni commessi dalle aziende nella strategia LLM

1. Pensare che gli LLM "memorizzino" il loro sito: non è così

2. Affidarsi a contenuti generati dall'intelligenza artificiale senza una verifica umana

3. Concentrarsi sulla densità delle parole chiave

4. Pubblicare pagine isolate senza cluster

5. Aggiornare i contenuti in modo incoerente

6. Ignorare i dati strutturati

7. Trascurare la coerenza delle entità

8. Lasciare che fatti contraddittori rimangano online

Questi errori riducono drasticamente la visibilità dei vostri LLM.

Il futuro del marketing è la visibilità LLM

La ricerca sta cambiando, non lentamente, ma tutto in una volta.

Gli utenti non navigano più tra le pagine. Pongono domande e si aspettano risposte sintetiche.

In questo mondo:

• Gli LLM decidono cosa vedono le persone

• Gli LLM decidono quali marchi vengono citati

• Gli LLM decidono chi detiene l'autorità

Per i professionisti del marketing, questo è sia un cambiamento radicale che un'opportunità.

Contenuti chiari, coerenti, strutturati e basati sui fatti possono superare i grandi marchi tradizionali, perché l'intelligenza artificiale valorizza la coerenza, non le dimensioni.

Gli LLM premiano i marchi che comunicano in modo chiaro, pulito e coerente.

Se la SEO mirava a impressionare i crawler, il futuro punta a informare l'intelligenza.

Chi capisce gli LLM adesso dominerà il prossimo decennio di scoperte.