Come far apparire il tuo marchio nelle risposte della ricerca AI?

Attualmente le ricerche su Google dominano ancora le ricerche sull’IA con un margine enorme: la società di dati di ricerca Semrush riporta che Google avrà circa 14 miliardi di ricerche al giorno nel 2024, mentre ChatGPT avrà solo circa 37 milioni di query giornaliere “simili a ricerche”.

Ma i primi segnali di un cambiamento epocale ci sono:

• Le ricerche sul browser Safari di Apple sono diminuite per la prima volta in assoluto.
• I risultati dei sondaggi mostrano che la fiducia degli utenti nella ricerca su Google sta calando e viene sostituita dall’intelligenza artificiale e dai social media.
• I giovani utilizzano l’intelligenza artificiale a un ritmo più che doppio rispetto alle fasce demografiche più anziane, il che fa presagire un’accelerazione dei problemi per il marketing tradizionale sui motori di ricerca.

Il rapido miglioramento delle prestazioni di piattaforme di intelligenza artificiale come ChatGPT, Claude e piattaforme correlate come Perplexity stanno sconvolgendo il modo in cui gli acquirenti trovano le risorse. Il comportamento di ricerca e il comportamento delle query dei motori di intelligenza artificiale differiscono: l’intelligenza artificiale riceve generalmente query più lunghe e dettagliate rispetto a una casella di ricerca di Google e risponde con un numero inferiore di risposte o raccomandazioni più specializzate rispetto alle molteplici pagine di risultati di ricerca di Google.

È fondamentale apparire come una di queste risposte sulla piattaforma dell’IA o far sì che il lavoro del tuo studio venga citato e utilizzato come base per una risposta. Il termine emergente per indicare l’arte di migliorare la visibilità e le prestazioni di un’azienda sulle piattaforme di intelligenza artificiale è Generative Engine Optimization, o GEO.

I modelli linguistici dell’intelligenza artificiale sono caratterizzati da una serie di funzionalità “a scatola chiusa”, tanto che le prescrizioni esatte per il successo del GEO rimangono inafferrabili. Ma un buon punto di partenza è la comprensione del modo in cui i LLM determinano quali contenuti debbano essere privilegiati nelle loro risposte.

I framework di autorità dei LLM sono i meccanismi che aiutano un modello di intelligenza artificiale a decidere chi citare e di cui fidarsi. Ogni modello di intelligenza artificiale differirà nelle specifiche del suo framework di autorità, ma ecco gli elementi di base:

1. Osservazione e inferenza statistica. I dati e le informazioni che vengono citati in molti altri luoghi del web implicano che siano autorevoli. Una pubblicazione il cui lavoro viene citato frequentemente inizia ad accumulare un grado di autorevolezza più elevato e i contenuti che appaiono in quella pubblicazione vengono trattati di conseguenza.
2. Allineamento dei fatti. I gruppi di fatti che continuano ad allinearsi nello stesso modo in più fonti si riflettono positivamente sulla veridicità dei fatti e sull’editore degli stessi.
3. Indizi semantici. I LLM traggono inferenze dal linguaggio che circonda particolari fatti e dati, il che significa che un’informazione che compare in un articolo accademico sottoposto a revisione paritaria, con citazioni accurate e un linguaggio più formale, avrà più peso di un’informazione simile che compare in un post informale su un blog pubblico o su un sito di social media.
4. Focalizzazione e specificità strutturale. I LLM possono mostrare più facilmente fiducia in una fonte che utilizza frasi dichiarative brevi per esprimere una serie di idee mirate. Le alternative – strutture di frasi più letterarie con parentesi e idee annidate, oppure il vernacolo più colorito e le frasi dettate dall’opinione che potrebbero comparire in una sezione di commenti – sono più difficili da analizzare a macchina con livelli di affidabilità elevati.
5. Formazione supervisionata. I LLM ricevono un feedback umano in una fase successiva del processo, spesso sotto forma di risposte classificate (“Quale risposta preferisci?”) o di feedback umano diretto al modello su quali fonti o pubblicazioni sono più autorevoli. Alcuni pregiudizi preesistenti possono insinuarsi attraverso queste porte.

Ma queste sono solo le linee generali dei quadri di autorità LLM. Le piattaforme di intelligenza artificiale, in effetti, non raccontano storie e non svelano i loro segreti. A volte è per motivi di proprietà, ma nella maggior parte dei casi è perché è molto difficile risalire al modo in cui un modello apprende e “pensa”

Tuttavia, con i componenti del quadro di autorità, le regole GEO per i marketer saranno guidate dalla massimizzazione dei contenuti e della presenza sul web di un’azienda in modi che i LLM troveranno rassicuranti e autorevoli. Ecco alcuni punti di riferimento per iniziare.

Pubblicare la leadership del pensiero in luoghi di grande autorevolezza

Questa tattica è l’elemento più ovvio e necessario per il GEO (anche se chiediamo ai modelli stessi cosa dovrebbe fare un marketer per aumentare la presenza dell’AI).

Si tratta però di un compito difficile. Guadagnarsi un posto nel Wall Street Journal non è cosa da tutti i giorni, a prescindere dal prestigio dell’azienda. I contenuti di qualità e degni di nota sono difficili da concepire, da realizzare e da pubblicare.

Ma è la medicina GEO più potente, quindi prendi in considerazione la creazione regolare di contenuti incisivi da pubblicare all’esterno. Concentrati sulle riviste specializzate, sulle pubblicazioni economiche e finanziarie di primo e secondo livello e sui giornali metropolitani, che mantengono un’elevata autorevolezza anche nei loro anni di declino.

Crea contenuti brevi e monotematici

Sembra che rendere i fatti ovviamente scopribili e indicizzabili sia preferibile alla creazione di una guida onnicomprensiva su un argomento infinitamente vasto. La tua azienda ha bisogno di contenuti che vadano in profondità e restino circoscritti. Rafforzalo attraverso titoli evidenti, sezioni di contenuto ben delimitate, commenti di esperti e dati ben citati e mirati che avvalorino le affermazioni.

Collabora con ricercatori e fonti di dati autorevoli

Una luce riflessa è meglio di nessuna luce. Utilizza risorse esterne per creare atti di giornalismo esperto veramente originali. Il modo migliore per farsi notare su un argomento mirato è creare qualcosa che contenga conoscenze o approfondimenti realmente nuovi.

Se non l’hai ancora fatto, un buon punto di partenza è quello di eseguire un semplice self-audit GEO: Cerca il tuo studio, i suoi partner e le sue aree di interesse in vari strumenti di LLM per valutare cosa viene o non viene rilevato su di te e come i vari servizi di LLM presentano (o travisano) il tuo studio. Questo ti dà un buon punto di partenza per determinare il tipo di contenuti autorevoli che il tuo team può creare o indirizzare per colmare le lacune e rafforzare gli aspetti positivi.

Passare da un mondo che si rivolge a Google a un mondo che collabora con ChatGPT o Claude è un cambiamento enorme. Il tuo successo in GEO dipenderà dallo spostamento dei tuoi contenuti e delle tue idee dal tuo sito web a luoghi di maggiore autorevolezza, assicurandoti che siano accessibili e completi. Non è un compito facile, ma avere un vantaggio in questi primi giorni di adozione dell’IA può essere d’aiuto.