Social Rocket
ChatGPT e altre ricerche basate sull'AI stanno diventando per i brand una nuova superficie di scoperta. Un metodo garantito per essere raccomandati lì, però, non esiste: OpenAI sottolinea esplicitamente che i risultati di ricerca vengono classificati in base a più fattori e che un posizionamento non è garantito.
Tuttavia le aziende possono creare alcune basi concrete. Tra queste ci sono soprattutto siti web scansionabili, contenuti originali con esperienza e dati propri, e pagine che rispondono in modo chiaro alle singole domande degli utenti.
1. Verificare tecnicamente che ChatGPT possa trovare il sito
Il punto tecnico più importante è sorprendentemente banale: la pagina deve essere raggiungibile per il crawler di ricerca. OpenAI indica a tal fine l'OAI-SearchBot. Chi lo blocca per errore nel robots.txt, nel CDN o tramite sistemi di protezione dai bot rende più difficile l'inclusione dei propri contenuti nei risultati di ricerca di ChatGPT.
OpenAI consiglia quindi agli editori di consentire l'OAI-SearchBot. I team tecnici dovrebbero inoltre verificare se regole di firewall, WAF o CDN bloccano gli accessi automatizzati. Un'autorizzazione rende il sito semplicemente trovabile: non è una garanzia di ranking.
Per i team marketing vale quindi la pena di un breve controllo tecnico:
- L'OAI-SearchBot è consentito nel robots.txt?
- Le landing page importanti forniscono contenuti utilizzabili senza login o ostacoli JavaScript non necessari?
- Cloudflare o altri sistemi di protezione bloccano crawler legittimi?
- Sitemap, canonical e regole di indicizzazione sono gestite in modo corretto?
2. Pubblicare contenuti non intercambiabili
La leva più importante oggi per i contenuti non è tanto "scrivere per l'AI", quanto pubblicare qualcosa che un'AI non può generare a piacere da sola. Nell'intervista attuale di Social Media Examiner, lo stratega AI Liron Segev consiglia quindi soprattutto dati propri, esperienze concrete, casi studio e risultati specifici.
Lo stesso vale per il social e creator marketing. Un articolo generico come "10 consigli per Reel migliori" compete con migliaia di pagine simili. Un contributo con dati di campagne propri, metodologia verificabile o un caso dettagliato su un creator offre invece informazioni aggiuntive a cui un sistema di ricerca può rimandare.
Questo spostamento è già visibile nel creator marketing: i brief tengono sempre più conto della visibilità nelle ricerche AI, non solo della portata sulla piattaforma stessa.
3. Rispondere in modo chiaro e autonomo alle singole domande
Per l'AI Visibility i contenuti non devono suonare artificiali o pensati per le macchine. Utile è però una struttura che permetta di comprendere le singole risposte anche senza un lungo contesto.
In pratica significa:
- sottotitoli concreti invece di titoli di capitolo vaghi,
- la risposta principale all'inizio della sezione,
- numeri sempre con fonte e contesto,
- termini chiari invece di linguaggio marketing superfluo,
- sezioni scritte in modo che siano comprensibili anche se lette isolatamente.
Non si tratta di un nuovo segreto SEO, ma di una buona progettazione dell'informazione. Aiuta le persone a scorrere una pagina e rende anche le passaggi rilevanti più facili da trovare.
Nuova osservazione sul retrieval: ChatGPT sembra selezionare le pagine per sezioni
Una recente scoperta dalla scena GEO offre per la prima volta uno sguardo insolitamente dettagliato sul processo di retrieval in corso. Metehan Yeşilyurt di Peec AI riferisce, il 8 settembre 2026, di aver osservato nei Server-Sent Events di ChatGPT un'ampia rappresentazione di debug della ricerca web. OpenAI non ha finora documentato pubblicamente questa rappresentazione né confermato i dettagli da essa derivati. I punti seguenti sono quindi osservazioni di un ricercatore esterno e non un documento ufficiale sul ranking.
In un prompt di test sui "migliori strumenti di AI Visibility", secondo Yeşilyurt ChatGPT avrebbe eseguito cinque cicli di ricerca, formulato 18 query diverse, attivato 50 chiamate di motore, raccolto 228 risultati e richiamato 223 URL per l'ulteriore elaborazione. Nella risposta finale sono comparse soltanto 16 fonti.
Ancora più interessante per gli editori è l'elaborazione osservata delle singole pagine. Secondo Yeşilyurt il contenuto della pagina non viene trasmesso al modello di risposta come HTML completo, ma prima convertito in una rappresentazione testuale simile al Markdown. Il formato osservato assomiglia molto allo strumento Python `html2text`, anche se apparentemente non come implementazione standard invariata. Questo testo renderizzato viene poi suddiviso in blocchi di circa 170 parole e valutato. Per fonte, nei suoi campioni, arrivavano nel contesto finale di solito solo uno-tre blocchi selezionati.
Ciò spiegherebbe perché sezioni comprensibili in modo autonomo possono essere più importanti di una composizione complessiva perfetta della pagina. Un dato importante, una limitazione o un'affermazione chiave dovrebbero stare possibilmente nella stessa sezione della domanda a cui rispondono. Le informazioni spiegate solo molte schermate più in basso possono essere più facilmente separate durante una selezione basata su chunk.
Yeşilyurt riferisce inoltre che nello stream osservato venivano trasportate, tra l'altro, le seguenti informazioni:
- query riscritte e i motori di ricerca/retrieval utilizzati di volta in volta,
- punteggi per singoli risultati di ricerca e singoli blocchi di testo,
- una decisione su se un risultato debba essere recuperato integralmente,
- dati di crawl e di pubblicazione,
- un'ulteriore ordinazione dei domini prima della generazione della risposta,
- nonché un budget di parole definito per le singole fonti.
Anche i metadati sembrano avere un ruolo. Nei campioni di Yeşilyurt venivano trasmessi con i risultati dei `meta_tags` grezzi, mentre un oggetto `og_data` separato rimaneva vuoto. Da ciò non si può ancora dedurre quali meta tag abbiano realmente un'influenza sul ranking. Va però contro l'idea che ChatGPT elabori esclusivamente il testo visibile di una pagina.
Cosa potrebbe significare questa osservazione per l'AI Visibility
Se il comportamento venisse confermato da ulteriori test, ne deriverebbero alcune conseguenze pratiche:
- Una singola domanda dell'utente può generare molte query nascoste. I contenuti non dovrebbero quindi solo centrare una formulazione esatta, ma coprire in modo sensato anche termini adiacenti e domande decisionali.
- Essere trovati non significa essere citati. Nel test descritto sono stati elaborati più di 200 URL, ma solo 16 fonti sono state citate in modo visibile.
- Le sezioni competono tra loro. Una buona pagina può essere complessivamente rilevante, mentre solo un singolo blocco vince o perde nel processo di selezione.
- Le affermazioni chiave devono essere comprensibili localmente. Titolo, affermazione, numero, limitazione e fonte dovrebbero stare il più vicino possibile.
- Curare bene i metadati rimane sensato, anche se dall'osservazione non si può dedurre un peso affidabile dei singoli tag.
La riserva principale: si tratta di una istantanea di un sistema di produzione osservato. Pipeline di retrieval, modelli e soglie interne possono cambiare in qualsiasi momento. I dati sono quindi più adatti a fondare principi di contenuto robusti che a inventare nuovi "hack di ranking con 170 parole".
Anche i contenuti esistenti non devono quindi scomparire dall'archivio. Per formati di piattaforma come le newsletter, una revisione accurata può creare ulteriore trovabilità. A questo proposito si collega la nostra guida su come ottimizzare ulteriormente le newsletter LinkedIn più vecchie.
4. Usare le domande di supporto, vendita e community come fonte di temi
Invece di limitarsi a elencare keyword, Segev consiglia di raccogliere domande reali dei clienti da ticket di supporto, conversazioni di vendita e commenti della community. Per i brand è particolarmente utile, perché queste domande sono spesso più vicine ai problemi decisionali reali rispetto ai termini di ricerca generici.
Un provider SaaS, ad esempio, non dovrebbe solo spiegare cosa sa fare il proprio prodotto. Più rilevanti sono anche domande come: per quale dimensione di team conviene? Quali dati sono necessari? Quali integrazioni mancano? Quanto costa il cambio? Quali errori si verificano nella pratica?
Così nasce un cluster tematico lungo la customer journey effettiva, invece di ruotare solo attorno al nome del prodotto.
5. Misurare l'AI Visibility, ma non con un unico indicatore
Nel suo FAQ per editori, OpenAI spiega che ChatGPT dota i link di riferimento del parametro utm_source=chatgpt.com. Così il traffico in entrata da ChatGPT può essere riconosciuto meglio negli strumenti di analytics.
Questo però, da solo, non basta come indicatore. I brand dovrebbero inoltre osservare per quali domande compaiono effettivamente nelle risposte dell'AI, quali pagine vengono citate e se da ciò derivano visite qualificate o conversioni. L'osservazione recente sul retrieval sottolinea inoltre che anche fetch e blocchi di testo selezionati dovrebbero essere considerati separatamente dalle citazioni visibili, sempre che siano disponibili i relativi dati di misurazione.
Come nei social media vale: la visibilità senza un obiettivo di business adeguato ha un valore informativo limitato. Un quadro di riferimento in merito si trova nella nostra panoramica su obiettivi e KPI dei social media.
Cosa dovrebbero portarsi a casa i marketer
L'AI Visibility 2026 non sostituisce SEO, PR o social media. Piuttosto amplia il numero di superfici su cui un brand può essere scoperto. Chi è tecnicamente scansionabile, pubblica informazioni originali e risponde in modo preciso alle domande dei clienti crea condizioni migliori per questa nuova forma di ricerca.
I dati di retrieval osservati attualmente si inseriscono in questo quadro: ChatGPT sembra ramificare una richiesta in numerosi percorsi di ricerca, verificare molte fonti e selezionarne solo piccoli estratti per la risposta. Questo aumenta il valore di sezioni chiaramente strutturate e comprensibili in modo autonomo – ma non garantisce mai una raccomandazione o una citazione.
Restano importanti i confini tra ottimizzazione e promessa: nessuno può garantire una raccomandazione da parte di ChatGPT. OpenAI stessa afferma esplicitamente che il posizionamento dipende da più fattori.