Cos’è la SEO per LLM e perché sta cambiando tutto
La SEO per LLM (Large Language Model) è l’insieme di pratiche che rendono un contenuto comprensibile, citabile e riutilizzabile da modelli come Gemini, GPT, Claude o Llama e dai motori generativi (es. Google AI Overview, Perplexity). Non ci limitiamo più a “posizionare link blu”, ma puntiamo a diventare parte della conoscenza che i modelli impiegano per rispondere agli utenti.
Il concetto evolve la tradizionale Answer Engine Optimization (AEO): i risultati non sono più solo snippet, ma risposte sintetiche generate attingendo a fonti ritenute affidabili. In questo scenario, l’obiettivo della SEO è duplice: essere selezionati come fonte e venire compresi sul piano semantico.
Come gli LLM leggono e selezionano le fonti
Un LLM non “scansiona” una pagina come un crawler tradizionale. Per ciascun prompt, il modello:
- Riconosce entità (brand, prodotti, persone, luoghi) e le collega a un knowledge graph;
- Pondera l’affidabilità in base a segnali di co-citazione, profili autore, link editoriali, coerenza nel tempo;
- Costruisce embedding semantici (rappresentazioni vettoriali) per confrontare significato e contesto;
- Sintetizza la risposta privilegiando fonti coerenti, verificabili e strutturate.
SEO data-driven: perché i dati contano (davvero)
Ogni svolta della SEO è stata guidata dai dati. Nell’era LLM, i dati non sono solo KPI: sono segnali di comprensione algoritmica. Per questo adottiamo una governance dei dati solida, con misurazioni continue e verificabili.
Insight Fattoboost
Sui progetti osservati della Fattoretto, il traffico proveniente dagli LLM è ~0,8% in media. È una quota ancora contenuta, ma in crescita e con impatti indiretti (brand discovery, query semantiche, co-citazioni).
Perché è cruciale
- Individua le correlazioni tra menzioni AI e KPI organici;
- Misura la probabilità di citazione in overview e risposte;
- Prioritizza interventi su entità, autori, fonti e relazioni.
Con Fattoboost stiamo sperimentando moduli proprietari che mappano: presenza dei brand in AI Overview/Perplexity, trend di citazione, co-occorrenze semantiche e impatto sul comportamento dell’utente lungo il funnel.
Entità, grafi e markup: i nuovi mattoni
Gli LLM ragionano per entità e relazioni. Ottimizzare in questa logica significa rendere esplicite le connessioni tra persone, prodotti, luoghi e concetti chiave.
Checklist operativa
- Dati strutturati (Schema.org/JSON-LD) per Article, Product, Organization, Person, FAQ, Breadcrumb;
- Coerenza multicanale: sito, profili social, comunicati, repository pubblici, Wikipedia/Wikidata ove possibile;
- About & Bio autore: profili verificabili, credenziali, pubblicazioni, collegamenti a enti/partner;
- Knowledge hub: pagine pilastro che organizzano concetti, definizioni, grafici e glosse.
E-E-A-T e fiducia algoritmica
Gli LLM “scelgono” le fonti affidabili. I principi E-E-A-T diventano una proxy della trust computazionale.
| Fattore | Cosa valuta | Come migliorarlo |
|---|---|---|
| Esperienza | Pratica reale, casi d’uso | Case study firmati, esempi verificabili, dati prima/dopo |
| Expertise | Credenziali autore e coerenza | Bio complete, collegamenti a paper, talk, profili pubblici |
| Autorevolezza | Menzioni e link editoriali | Digital PR mirata, co-citazioni, citazione di fonti terze |
| Affidabilità | Verificabilità, aggiornamenti | Fonti, date, note metodologiche, correzioni visibili |
Da SEO a GEO: Generative Engine Optimization
La GEO è l’ottimizzazione per motori generativi (AI Overview, Perplexity, assistenti). Non sostituisce la SEO: la estende verso obiettivi di presenza (essere citati) oltre che di posizionamento.
Best practice GEO
- Scrivere in micro-paragrafi autocontenuti con definizioni chiare;
- Inserire fonti e numeri verificabili (anche proprietari) vicino alle affermazioni forti;
- Usare glossari e tabelle per esplicitare relazioni e confronti;
- Progettare FAQ che risolvano intenti specifici (ottime per risposta generativa).
Con Fattoboost stiamo introducendo viste sperimentali che incrociano citazioni AI, query semantiche e variazioni di CTR per stimare l’impatto GEO sulle performance organiche.
Come misurare la visibilità negli ecosistemi LLM
In assenza di una “Search Console per l’AI”, si lavora per proxy e segnali:
- Rilevazione AI Overview su keyword prioritarie (campioni per categoria);
- Citazioni in Perplexity/ChatGPT (campionamenti periodici, logica di canary queries);
- Traffico da fonti AI (nuovi referral e analisi UTM);
- Trend query semantiche di brand e correlazioni con PR/Entity building;
- CTR invariato con click in calo: segnala visibilità “senza clic” mediata da riquadri generativi.
Strategie pratiche per anticipare il futuro
1) Crea un registro entità
Inventaria brand, persone, prodotti, luoghi, partnership. Definisci ID, sinonimi, proprietà, pagine canone, collegamenti esterni (Wikidata, profili, fonti).
2) Scrivi per la leggibilità algoritmica
Frasi chiare, definizioni vicino ai concetti, numeri contestualizzati, tabelle e glossari. Evita ambiguità, acronimi non espansi e blocchi testuali lunghi.
3) Fortifica E-E-A-T
Bio autore complete, credenziali verificabili, case study con dati solidi, policy di aggiornamento e correzione.
4) Allinea SEO, contenuti e dati
Integra SEO, CRO e analytics: i segnali comportamentali migliorano la qualità percepita dai modelli.
5) Sperimenta e misura con Fattoboost
Usa dashboard e moduli sperimentali per osservare presenza AI, trend di citazione e impatti su CTR/conversione. L’obiettivo: arrivare pronti mentre l’adozione LLM cresce dal ~0,8% attuale.
L’importanza della link building per aumentare il trust del dominio
Nel contesto della SEO per LLM e della Generative Engine Optimization, la link building torna ad avere un ruolo centrale: non più solo come leva di posizionamento, ma come strumento di trust semantico e reputazionale. I link editoriali provenienti da fonti affidabili rappresentano, per i modelli di intelligenza artificiale, uno dei segnali più chiari di credibilità di un dominio. Un LLM, infatti, costruisce il proprio giudizio di fiducia analizzando le relazioni di citazione e la coerenza tra le entità collegate: un dominio che riceve menzioni e backlink da siti autorevoli, in contesti tematicamente affini, è percepito come più attendibile anche dagli algoritmi di grounding delle AI.
La link building strategica deve oggi integrarsi con i principi dell’E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Ciò significa privilegiare pubblicazioni autentiche, contenuti di valore e co-citazioni con fonti accademiche, giornalistiche o istituzionali. Non si tratta più di accumulare link, ma di costruire un ecosistema di relazioni editoriali in cui il brand risulta coerente, citato e riconosciuto come parte attiva del settore. Un dominio con un profilo link bilanciato, tematicamente solido e temporalmente costante aumenta non solo la propria autorità percepita, ma anche la probabilità di essere incluso o citato nei risultati generativi dei motori AI.
In Fattoretto Agency lavoriamo da anni con un approccio che unisce Digital PR, link building SEO e data analysis. Grazie a Fattoboost, analizziamo il peso semantico dei backlink per individuare i link che realmente contribuiscono al trust e alla comprensione algoritmica del dominio. Oggi sappiamo che la link building non serve solo a scalare le SERP, ma anche a educare i modelli linguistici a riconoscere il brand come fonte attendibile. In prospettiva, il trust di dominio diventerà uno dei fattori più rilevanti non solo per il ranking, ma anche per la citabilità AI e la presenza all’interno delle risposte generative.
Per maggiori dettagli vi mandiamo al nostro servizio: Digital PR per GEO e LLM
SEO data driven e il nuovo servizio AI Overview Accelerator
Con l’arrivo delle risposte generative di Google — le AI Overview — la SEO è entrata in una nuova era di analisi e interpretazione dei dati. Non basta più osservare click e impression: serve comprendere come i modelli di intelligenza artificiale scelgono le fonti e in che modo il contenuto di un brand può influenzare le risposte. Da questa esigenza nasce il nostro nuovo servizio proprietario: AI Overview Accelerator.
AI Overview Accelerator è un sistema di monitoraggio e ottimizzazione che combina dati di Search Console, GA4 e crawling semantico con analisi specifiche sui risultati generativi. Il suo obiettivo è duplice: misurare la presenza del brand nelle AI Overview e individuare i fattori che determinano la selezione dei contenuti da parte dei modelli. Attraverso l’infrastruttura di Fattoboost, il servizio estrae e correla informazioni su query, entità, markup e trust, fornendo insight concreti su come migliorare la probabilità di citazione nelle risposte AI.
Ogni analisi parte da una mappatura delle entità chiave del brand (prodotti, persone, sedi, partnership) e prosegue con l’analisi semantica del testo e delle relazioni interne ed esterne al dominio. I risultati vengono poi confrontati con i dati dei competitor e con i modelli di co-occorrenza delle query AI Overview. Questo approccio data-driven consente di identificare le opportunità reali per entrare nel perimetro generativo di Google, aumentando così la visibilità anche in assenza di click diretti.
AI Overview Accelerator è il passo successivo della SEO data-driven: una piattaforma che trasforma l’analisi in vantaggio competitivo. Attraverso l’integrazione con Fattoboost, consente ai brand di anticipare le evoluzioni della ricerca generativa, comprendere le logiche dei LLM e ottimizzare i contenuti affinché vengano letti, compresi e citati dalle intelligenze artificiali. In sintesi, è lo strumento che prepara i brand a essere visibili non solo nella SERP di oggi, ma anche nei motori di risposta del futuro.
Come tracciare la SEP negli LLM e nei risultati GEO
Una delle sfide più grandi della nuova SEO è tracciare la presenza dei brand all’interno dei motori generativi. A differenza delle SERP tradizionali, dove i click e le impression forniscono indicatori chiari di visibilità, i modelli LLM (Large Language Model) operano in ambienti chiusi e sintetici, dove i contenuti possono essere citati o parafrasati senza generare traffico diretto. Tuttavia, esistono oggi metodi e strumenti per monitorare in modo intelligente la propria “presenza AI”.
Il primo passo consiste nell’individuare e catalogare i punti di contatto visibili dei risultati generativi.
Per Google, parliamo di AI Overview; per altri modelli, come Perplexity, ChatGPT, Bing Copilot e You.com, è possibile analizzare le citazioni e le fonti indicate nelle risposte. Attraverso strumenti proprietari come Fattoboost GEO Monitor, è possibile estrarre e analizzare questi dati in modo scalabile: il sistema identifica le keyword che attivano risultati generativi e verifica se il dominio, il brand o i suoi contenuti vengono inclusi, menzionati o citati.
Parallelamente, l’analisi semantica e log-based consente di costruire un modello predittivo di citazione. Utilizzando tecniche di embedding similarity e entity matching, Fattoboost può rilevare quando un frammento di testo, una definizione o una frase del sito compare in un output AI anche se non è esplicitamente linkato. Questa metodologia, basata sull’analisi vettoriale del contenuto, permette di stimare la visibilità “latente” — ovvero le volte in cui un brand contribuisce alle risposte dei modelli pur non ricevendo traffico diretto.
Infine, il tracciamento dei referral da domini AI e l’uso di UTM personalizzati consentono di misurare l’impatto economico dei motori generativi. Anche se il traffico diretto dagli LLM è ancora limitato (circa 0,8% medio sui progetti osservati da Fattoretto Agency), la capacità di misurare, interpretare e correlare questi dati rappresenta oggi una delle competenze più strategiche per i brand che vogliono anticipare l’evoluzione della visibilità organica. In altre parole, tracciare è il primo passo per diventare una fonte AI di riferimento.
Fonti e risorse consigliate
- Adobe Analytics (2025) – IA e digital trend 2025
- Valido.ai (2024) – Generative Engine Optimization Index
- TechRadar (2024) – How AI Search Is Changing Digital Marketing
- Perplexity Labs (2025) – Entity Trust & Grounding
- Ricerca come le persone usano ChatGPT tradotta in italiano nel nostro blog
