Come le ricerche con l'AI generativa impattano la SEO

Con l’avvento dell’AI è necessario importante studiare come avvengono le ricerche per rimanere competitivi in un panorama SEO in continua evoluzione e adattarsi alle nuove tendenze nelle modalità di ricerca degli utenti. 

A tal proposito, insieme a Valerio Cusinato  SEO Specialist ho condotto una ricerca per definire i nuovi intenti di ricerca con l’avvento dell’AI in search.

La ricerca effettuata esamina come si combinano gli intenti di ricerca con le principali tipologie di ricerca AI ( prompt) durante le differenti tipologie di uso dei chatbot.

La ricerca ha avuto una durata di due settimane che ha coinvolto 18 partecipanti che hanno utilizzato ChatGPT 4.0.

La ricerca risponde alle seguenti domande:

• come si combinano gli intenti di ricerca con le tipologie di conversazioni AI
• che percorso di ricerca affrontano gli intenti di ricerca duranti i diversi tipi di utilizzo?
• dove l’AI in SERP è meno frequente?
• quali sono le azioni da fare per restare al passo con la SEO sin da ora?

Come le ricerche con l’AI generativa impattano la SEO

I chatbot stanno trasformando il modo in cui le persone cercano informazioni. Le query sono più conversazionali e complesse rispetto a quelle digitate nei motori di ricerca tradizionali. 

Conoscere queste dinamiche aiuta la SEO nel processo di  ottimizzazione  dei contenuti per rispondere meglio a questi nuovi tipi di richieste. 

Oltre ai motori di ricerca tradizionali come Google, i chatbot rappresentano un nuovo canale per la ricerca di informazioni.

Metodologia utilizzata per la ricerca

La metodologia utilizzata per la ricerca:

• Estrazione degli insight da tre diverse fonti: Nielsen Norman Group, filtered (HBR), studio singolo condotto con ChatGPT
• Analisi dell’intento combinato con i tipi di conversazione e i tipi di scopo utilizzati per l’AI

Sono stati utilizzati insight estratti da 3 fonti di dati:

Nielsen Norman Group. A maggio e giugno 2023, è stato condotto uno studio di 2 settimane che ha coinvolto 18 partecipanti che hanno utilizzato ChatGPT 4.0, Bard e Bing Chat. I partecipanti hanno registrato un totale di 425 conversazioni e hanno valutato ciascuna per utilità e affidabilità.

Filtered (HBR). Analisi di decine di migliaia di post pubblicati in forum come Reddit e Quora, hanno identificato 100 tipi di applicazioni.

Studio singolo: Da Maggio a Luglio è stato condotto uno studio che ha coinvolto 9 partecipanti che hanno utilizzato ChatGPT. I partecipanti hanno registrato un totale di 45 conversazioni. 

Livello 1: Analisi dell’intento

Ecco i principali analisi di intenti esaminati: informazionale, transazionale, navigazionale, commerciale e creativo

Informazionale: l’utente si sta documentando su un argomento generico o specifico ed è interessato a informazioni per raggiungere lo scopo ultimo dell’ampliamento della propria conoscenza.

Transazionale: ha come scopo un’azione concreta da parte dell’utente che può essere sia l’acquisizione di un prodotto o di un servizio, un download di un software, la registrazione a una newsletter o altro.

Navigazionale: la ricerca a carattere navigazionale avviene quando un utente cerca informazioni in un contesto specifico o su un sito particolare ed è a  conoscenza del nome del prodotto o del brand.

Commerciale: la ricerca a carattere commerciale ha un intento commerciale. In questa fase l’utente raccoglie dati e informazioni prima di effettuare una scelta d’acquisto.

Creativo: un intento di ricerca a carattere creativo nell’ambito dell’AI si riferisce a una query o domanda in cui l’utente cerca una risposta che non è strettamente informativa o basata su dati oggettivi, ma richiede un processo creativo o di generazione di contenuti. L’obiettivo è ottenere idee, ispirazioni o soluzioni innovative piuttosto che risposte dirette e fattuali. Questi intenti sfruttano le capacità dell’intelligenza artificiale per creare nuovi contenuti, non semplicemente per restituire informazioni esistenti. Nell’ambito della SEO e della generazione di contenuti, tener conto di questi intenti significa saper ottimizzare le risposte dell’AI per fornire risposte originali e altamente contestualizzate che soddisfino esigenze più complesse e creative degli utenti.

Livello 2: Tipi di conversazione AI

Ecco le principali tipologie di conversazione esaminate  e usate nei Chatbot di AI: search query, funnel conversation, esplorativa, conversazione cesellata.

Search Query

Queste conversazioni sono semplici query a un solo prompt, non seguite da alcun perfezionamento.

La tipologia di conversazione a search query si riferisce a un’interazione in cui l’utente invia una domanda o un comando a un chatbot o motore di ricerca, con l’obiettivo di ottenere informazioni precise, solitamente attraverso una singola richiesta diretta.

Queste conversazioni sono orientate alla ricerca, quindi si concentrano su query mirate che solitamente comportano una risposta puntuale o il recupero di un’informazione specifica. In questo tipo di conversazione, non c’è un approfondimento o un dialogo esteso.

L’interazione tende ad essere semplice, composta da una sola domanda e una risposta rapida. 

Alcune caratteristiche di questo tipo di conversazione includono:

• richiesta specifica: le query sono formulate come domande dirette o comandi, spesso per ottenere un’informazione oggettiva o un fatto.
• nessun follow-up immediato: quando che l’utente riceve la risposta alla query, spesso l’interazione si conclude, senza ulteriori domande o approfondimenti.
• ricerca di precisione: l’obiettivo è ottenere una risposta concisa e precisa, senza necessità di creare un dialogo più articolato o esplorare sfumature.
• interazione breve e finalizzata: si limita al tempo necessario per recuperare l’informazione richiesta.

Applicazione della search query nella SEO.

Questo modello di conversazione è comune nei chatbot e negli assistenti virtuali ed è rilevante nel campo della SEO perchè ottimizzare contenuti per rispondere in modo efficace alle search query è essenziale per apparire tra i risultati di ricerca.

Funnel conversation

Una funnel conversation (conversazione a imbuto) è un tipo di interazione progettata per guidare progressivamente l’utente attraverso una serie di passaggi o fasi, restringendo il campo delle opzioni o delle risposte.

L’obiettivo finale è portare l’utente a una decisione, a un’azione specifica o a una soluzione mirata. Le funnel conversation sono comuni nei chatbot e nei sistemi di assistenza automatizzata, ma possono essere usate in vari contesti digitali, come nelle esperienze di e-commerce o nei processi di supporto clienti.

Caratteristiche principali di una funnel conversation:

• domande successive e progressivamente più specifiche
• riduzione delle opzioni: inizialmente le scelte sono ampie, ma via via che la conversazione prosegue, l’AI o il chatbot restringe le opzioni a quelle più rilevanti, facilitando la decisione dell’utente.
• obiettivo finale chiaro: lo scopo è portare l’utente a un punto decisionale, come la scelta di un prodotto, la risoluzione di un problema o il completamento di un’azione (acquisto, prenotazione, iscrizione, ecc.).

Applicazioni delle funnel conversation nel digitale

• E-commerce: i chatbot possono aiutare i clienti a restringere le scelte di prodotto guidandoli attraverso domande su preferenze, budget e caratteristiche specifiche.
• Assistenza clienti: una funnel conversation può essere usata per indirizzare gli utenti verso la risoluzione del problema o la risposta giusta attraverso domande che aiutano a diagnosticare il problema.
• Lead generation: Nei sistemi di marketing, una conversazione a imbuto può aiutare a raccogliere informazioni sui potenziali clienti e portarli progressivamente a lasciare un contatto o a iscriversi a un servizio.

Le funnel conversation sono efficaci perché semplificano la decisione per l’utente, riducono il sovraccarico cognitivo e aumentano la probabilità di raggiungere l’obiettivo desiderato, sia per l’utente che per l’azienda.

Esplorativa

Una conversazione esplorativa è un tipo di interazione in cui l’utente e il chatbot (o assistente AI) intraprendono un dialogo non strutturato e più flessibile, con lo scopo di raccogliere informazioni o approfondire un argomento in modo più ampio e aperto.

A differenza delle funnel conversation, che sono più guidate e finalizzate a raggiungere un obiettivo specifico, le conversazioni esplorative sono più libere e si concentrano sulla scoperta, l’apprendimento e l’approfondimento.

Applicazioni delle conversazioni esplorative

• Ricerca e apprendimento: Un utente potrebbe utilizzare una conversazione esplorativa per apprendere nuove cose o approfondire un argomento di interesse. 
• Supporto decisionale: Quando un utente sta cercando di prendere una decisione (es. scegliere tra diverse opzioni di prodotto o servizio), una conversazione esplorativa gli permette di raccogliere informazioni e valutare diverse alternative prima di prendere una decisione.
• Esperienze personalizzate: nella personalizzazione dei contenuti o dei servizi, le conversazioni esplorative possono aiutare l’utente a scoprire soluzioni che non aveva considerato, adattando l’interazione in base ai suoi interessi.

Funnel esplorativo e SEO

L’applicazione del funnel esplorativo nella SEO comporta la creazione di contenuti e strategie ottimizzate per accompagnare gli utenti attraverso le fasi di esplorazione e scoperta, che avvengono soprattutto nella parte iniziale del percorso di acquisto o decisionale. Questo tipo di funnel mira a soddisfare l’intento di ricerca informativo, quando gli utenti stanno raccogliendo informazioni senza essere ancora pronti a compiere una conversione.

Conversazione cesellata

Una conversazione cesellata è un’interazione molto precisa e raffinata, in cui le risposte e le domande sono attentamente curate per soddisfare esigenze specifiche o per fornire informazioni dettagliate in modo ottimizzato. Il termine “cesellato” richiama l’idea di un lavoro meticoloso e accurato, e questo tipo di conversazione è caratterizzato da un’elevata attenzione ai dettagli e dalla capacità di adattarsi in modo sofisticato alle richieste dell’utente.

Applicazioni delle conversazioni cesellate:

• Assistenza tecnica o consulenza professionale: Quando un utente richiede supporto su un tema complesso o specifico (es. problemi di ingegneria, consulenza legale, o domande di medicina), una conversazione cesellata è fondamentale per fornire risposte esatte e utili.
• Personalizzazione estrema in ambito e-commerce: Se un utente cerca un prodotto molto specifico con particolari caratteristiche (es. “Sto cercando un laptop con almeno 16 GB di RAM, processore Intel i7, e batteria che duri 10 ore”), una conversazione cesellata risponderà con precisione, fornendo opzioni esatte e ben definite.
• Creazione di contenuti altamente specializzati: Quando si richiedono testi o contenuti su misura (es. copywriting di alto livello, relazioni professionali o analisi), la conversazione cesellata permette all’AI di rispondere in maniera approfondita, offrendo soluzioni dettagliate e su misura.

Livello 3: Tipi di scopo

Ecco i principali tipi di scopo usati durante l’uso dei ChatGPT classificati in categorie e attività

Cosa sì è evidenziato dalla ricerca

La ricerca a carattere transazionale viene esaurita principalmente attraverso la search query (query ad un solo prompt) e la conversazione a funnel (inizio della conversazione con query e ricerca vaga). Stessa dinamica viene intrapresa dalla ricerca a carattere navigazionale.

Le ricerche a carattere informazionale passano per tutti i tipi di conversazione: search query, funnel conversation, esplorativa (inizio della conversazione con query vaga ed esplorativa) e conversazione cesellata (ricerca condotta da vari punti di vista).

A livello informazionale le ricerche vengono fatte in quasi tutti i campi di ricerca e con tutte i tipi di ricerca: dalla analisi e valutazione, dalla spiegazione alla semplificazione, dalla ricerca alle informazioni, alla generazione alla creatività.

Gli intenti di ricerca a carattere creativo adottano la stessa dinamica delle ricerche informazionali e passano dai tipi di conversazione search query, funnel conversation, esplorativa e conversazione cesellata.

La ricerca a commerciale adottata attraverso l’intento di ricerca a carattere commerciale, adotta tutti i tipi di conversazione.

Quindi l’AI come influenza la SEO?

Le ricerche a carattere informazionale, creativo e commerciale che si combinano in prompt hanno un follow up più lungo e articolato, i chatbot sono in grado di rispondere molto bene e Google AIO (Google AI optimized) percorre la stessa strada ed è in grado di riprodurre le informazioni con le AI overview e di replicare la realtà “zero click search”, ovvero far rimanere l’utente in SERP e soddisfarlo direttamente dalla SERP. 

Le ricerche a carattere transazionale, navigazionale si combinano in prompt con follow up più brevi e sono soggette a minori tipologie di conversazioni.

Questo ci fa dedurre che l’AI in SERP sia meno attiva sul versante transazionale e navigazionale e che in questo settore ci sia molta più possibilità di essere visibile e ricevere traffico. 

Nel caso degli e-commerce che rispondono a ricerche navigazionali/commerciali diventa decisivo l’uso dei dati strutturati e lo sviluppo dell’autorità dei brand.

Il content marketing inteso come contenuti del blog si rivela meno impattante perché i contenuti vengono inglobati spesso dall’AI generativa.

Cura delle schede prodotto, uso dei dati strutturati e link building intesa come digital PR.

I principali impatti sulla SEO

Evoluzione degli intenti di ricerca 

Le ricerche diventano più conversazionali e complesse rispetto alle query tradizionali e questo richiede un’ottimizzazione dei contenuti per soddisfare nuovi intenti come quelli creativi e informazionali, oltre ai più comuni intenti transazionali, navigazionali e commerciali. 

La SEO deve adattarsi a questi cambiamenti, rendendo i contenuti più flessibili e personalizzati per rispondere alle diverse modalità di interazione degli utenti con l’AI.

Approccio creativo e personalizzato

Gli intenti di ricerca a carattere creativo e che richiedono contenuti innovativi o idee, devono essere affrontati con un approccio personalizzato e originale: i contenuti non devono solo rispondere a domande esistenti, ma generare nuove idee e ispirazioni, adattandosi alle esigenze più complesse degli utenti.

Costruzione di una presenza digitale e della digital PR

Con l’aumento delle ricerche tramite AI, il content marketing privilegia oltre all’approccio on-site anche quello off-site.

Sempre più importante la link building e l’essere presenti su siti autorevoli (Digital PR).  L’autorevolezza e una strategia multicanale diventano un fattore chiave per emergere nei risultati.

Ottimizzazione multimediale

Le conversazioni cesellate e dettagliate si avvalgono dell’uso di contenuti multimediali ottimizzati per rispondere meglio alle ricerche degli utenti. La SEO dovrà quindi evolvere integrando diversi tipi di contenuto per offrire risposte più complete e diversificate, migliorando l’esperienza utente.

In conclusione, la SEO nel contesto dell’AI richiede un adattamento a nuovi tipi di query e intenti, con un focus su personalizzazione, precisione, contenuti multimediali e autorevolezza.

Elementi rilevanti

Rich Snippet e Dati Strutturati

I rich snippet e i dati strutturati (schema.org) consentono ai contenuti di essere più interattivi già all’interno della SERP (Search Engine Results Page).

Contenuti ottimizzati per risposte conversazionali e interattivi

Contenuti ottimizzati per risposte conversazionali che non solo rispondano alla domanda iniziale, ma che possano evolvere in base al dialogo con l’utente.

Ecco alcuni esempi:

• Quiz
• Sondaggi
• Calcolatori
• configuratori di auto o case
• video interattivi

Video interattivi o demo di prodotti che consentono agli utenti di fare scelte e vedere i risultati direttamente. Questo tipo di contenuto non solo migliora il coinvolgimento dell’utente, ma può anche contribuire a un miglior posizionamento, dato che l’engagement è un fattore che i motori di ricerca valutano.

Personalizzazione dei Risultati di Ricerca

I motori di ricerca basati sull’AI possono ora comprendere meglio le esigenze personali degli utenti, adattando i risultati alle loro preferenze individuali.

La personalizzazione può essere un’opportunità per i SEO, offrendo contenuti ottimizzati per segmenti specifici di pubblico in base alle loro interazioni, preferenze o storicità di ricerca.

Anche i contenuti dinamici possono essere creati per rispondere a intenti di ricerca differenti in base al contesto dell’utente (localizzazione, dispositivo, etc.).

Grazie all’intelligenza artificiale vi sono nuovi sviluppi nel campo del contenuto applicato al design dell’interfaccia utente, che permette di ottenere l’esperienza ottimale di layout e contenuto generativo.

User-Generated Content (UGC) e Interazione Sociale

Incorporare contenuti generati dagli utenti non solo aumenta il coinvolgimento sul sito, ma può anche migliorare il posizionamento SEO. I contenuti interattivi come le recensioni o le valutazioni dei prodotti offrono segnali freschi e rilevanti ai motori di ricerca. Promuovere la discussione tramite forum, chat o spazi per commenti può creare contenuti dinamici e rilevanti per diversi tipi di query.

Esperienze Multimediali Interattive

Con l’AI che comprende meglio immagini, video e altri media, la SEO per immagini diventa sempre più importante. I contenuti multimediali interattivi (ad esempio, immagini con zoom, gallerie di prodotti, mappe interattive) possono arricchire l’esperienza dell’utente e migliorare la visibilità nei risultati di ricerca. 

Abbiamo presentato il testo su Frogcast un canale di Raffaele Visintin.

Ecco il video di presentazione: