Dalla SEO alla GEO: come cambia il posizionamento dei brand nell’era dell’AI
Dalla SEO alla GEO: perché oggi il posizionamento di un brand passa dalle risposte dell’AI
La ricerca sta diventando conversazionale: gli utenti non ricevono più una lista di link, ma una raccomandazione sintetica. In questo contesto, la visibilità lascia spazio a un tema strategico nuovo: come l’AI racconta, valuta e consiglia un brand. L’Osservatorio AI & Marketing di HT&T nasce per misurare questa reputazione algoritmica e guidare un percorso continuo di AEO e GEO, come in passato si faceva con la SEO.
Dalla visibilità alla raccomandazione
Per oltre vent’anni il marketing digitale ha avuto una bussola chiara: la visibilità. Essere trovati, comparire nelle prime posizioni, intercettare una domanda esplicita. La SEO ha rappresentato il principale strumento per presidiare questo spazio, ottimizzando contenuti e strutture per rispondere alle logiche dei motori di ricerca.
Oggi questo scenario sta cambiando rapidamente. Una quota crescente di ricerche non passa più da una lista di risultati, ma da un’interazione conversazionale. Gli utenti non cercano solo informazioni, ma chiedono consigli. E lo fanno rivolgendosi direttamente a sistemi di Intelligenza Artificiale come ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity.
Il passaggio è sottile ma radicale: non si compete più per essere cliccati, ma per essere raccomandati o menzionati. Quando un utente chiede a un’AI quale auto comprare, quale software adottare o quale brand evitare, non riceve dieci alternative da confrontare. Riceve una risposta sintetica, spesso assertiva, che filtra, semplifica e orienta la decisione. In quel momento, la reputazione del brand non è più mediata da una SERP, ma da una narrazione generata dall’AI.
È qui che nasce la necessità di ripensare il concetto stesso di posizionamento: il brand non è solo “presente” o “assente”, ma può essere presente nel modo giusto o nel modo sbagliato, dentro un contesto che accelera o blocca la scelta dell’utente.
Quando un utente chiede consiglio a un’Intelligenza Artificiale, non sta cercando informazioni ma sta delegando una decisione.
Osservatorio AI & Marketing – HT&T
Reputazione algoritmica: cosa cambia davvero
Gli LLM non funzionano come i motori di ricerca tradizionali. Non recuperano informazioni, le sintetizzano. Assorbono contenuti provenienti da siti web, articoli editoriali, documentazione tecnica, forum, recensioni e fonti istituzionali, e costruiscono una rappresentazione probabilistica dei brand. Quando rispondono a una domanda, non stanno mostrando delle fonti, bensì stanno esprimendo un giudizio.
Questo giudizio è contestuale (dipende dalla domanda e dallo scenario d’uso), è sintetico (elimina sfumature e complessità non ritenute rilevanti) e, soprattutto, è autorevole per l’utente finale. Se in quel momento l’AI ti propone come “scelta solida” o “best buy”, stai entrando nella shortlist mentale del cliente. Se ti ignora o ti cita come esempio negativo, perdi rilevanza proprio nel momento in cui la decisione si sta formando.
Le risposte generate dall’AI non sono neutre: sono giudizi sintetici che orientano la scelta prima ancora del confronto.
Osservatorio AI & Marketing
La conseguenza è chiara: la reputazione algoritmica diventa un asset strategico. Non perché sostituisca il mercato reale, ma perché condiziona l’accesso alla considerazione, e quindi all’intenzione. In altre parole: non misura “quanto vendi”, ma influenza “se verrai considerato”.
Il grande punto cieco del marketing contemporaneo
Oggi le aziende monitorano con grande precisione ciò che accade nei propri ecosistemi digitali: traffico, conversioni, performance delle campagne, posizionamenti SEO. Ma raramente sanno rispondere a una domanda cruciale: cosa dice l’Intelligenza Artificiale del nostro brand quando un potenziale cliente chiede consiglio?
Questo è il punto cieco del marketing moderno. Gli LLM non sono neutri. Tendono a privilegiare alcuni segnali rispetto ad altri, a consolidare reputazioni storiche, a essere prudenti su temi controversi e, in alcuni casi, a perpetuare informazioni superate. Senza un sistema di osservazione strutturato, i brand subiscono queste dinamiche senza poterne misurare l’impatto.
In questo scenario, parlare di AEO e GEO senza misurazione è come fare SEO senza Search Console: si può fare attività, ma non si governa il risultato. Serve una base dati che trasformi un tema nuovo in una disciplina misurabile.
Oggi i brand misurano tutto ciò che accade sui propri canali, ma non sanno cosa l’AI dice di loro quando conta davvero.
HT&T Consulting
L’Osservatorio AI & Marketing: misurare ciò che prima era invisibile
L’Osservatorio AI & Marketing di HT&T nasce per colmare questo vuoto. Non è un report occasionale, ma un sistema di analisi continuativa che interroga in modo strutturato i principali modelli di Intelligenza Artificiale generativa, simulando il comportamento reale degli utenti nelle fasi di esplorazione, valutazione e scelta.
La metodologia parte da un principio semplice: non si può ottimizzare ciò che non si misura. Per questo l’Osservatorio analizza le risposte degli LLM lungo tre livelli complementari, che rendono leggibile il perché dietro una raccomandazione.
Il primo livello è il Verticale: il settore di riferimento (ad esempio Automotive, Finance, Luxury, Pharma, Travel). Serve a capire come cambiano i criteri di raccomandazione da un mercato all’altro e quali ambiguità semantiche diventano critiche.
Il secondo livello è il Tema: le aree decisionali che guidano davvero la conversazione (sostenibilità, tecnologia, affidabilità, prezzo, assistenza). Qui emerge la gerarchia implicita con cui l’AI pesa i fattori.
Il terzo livello è l’Interesse specifico: i micro-momenti e i pain point che determinano l’esito della scelta (autonomia reale, costi di gestione, rete di assistenza, valore residuo, aggiornamenti software). È la granularità che trasforma un insight in azione.
Questo approccio consente di comprendere non solo se un brand viene citato, ma in quale contesto, con quale tono e con quale grado di sicurezza. È la base per trasformare l’AI da “black box” a terreno misurabile di posizionamento.
Il primo report: Automotive come caso di studio
Il primo report dell’Osservatorio è dedicato al settore Automotive, uno dei più esposti al cambiamento in atto. Qui le AI sono interrogate quotidianamente su temi complessi: elettrificazione, affidabilità, costi di gestione, valore residuo, normative, brand emergenti. E proprio per questo l’Automotive è un laboratorio ideale per osservare come gli LLM costruiscono raccomandazioni in presenza di rischio percepito.
L’analisi evidenzia dinamiche ricorrenti: inerzia reputazionale (quando si parla di scelte sicure, l’AI tende ad appoggiarsi a brand storici), dominio tecnologico (su software, aggiornamenti e infotainment alcuni brand diventano benchmark impliciti), e crescente credibilità di nuovi player quando la comunicazione tecnica è strutturata in modo chiaro e digeribile per i modelli.
Un altro elemento chiave è la cautela su temi normativi o su variabili difficili da stimare (come il valore dell’usato in scenari di transizione): l’AI tende a usare linguaggio prudente, a semplificare, o a produrre risposte non perfettamente coerenti. Anche questo influenza la fiducia dell’utente finale, perché la forma della risposta diventa parte del messaggio.
Questi insight non descrivono il mercato reale, ma il modo in cui il mercato viene raccontato dalle AI. E oggi è questa narrazione che orienta una parte crescente delle decisioni.
Nel settore Automotive l’AI premia la chiarezza tecnica e penalizza l’incertezza sul post-vendita, più di quanto faccia il marketing tradizionale.
Report Automotive 2026 – Osservatorio AI & Marketing
AEO e GEO: dall’analisi all’azione
Misurare è il primo passo. Il valore emerge quando l’analisi viene tradotta in strategia.
È qui che entrano in gioco l’Answer Engine Optimization (AEO) e la Generative Engine Optimization (GEO).
Se la SEO tradizionale serviva a rendere un contenuto trovabile, la GEO serve a renderlo utilizzabile dall’AI come base affidabile di raccomandazione. Significa strutturare informazioni chiare, coerenti, verificabili e contestualizzate, riducendo le ambiguità che portano l’AI a diffidare o a semplificare eccessivamente.
Un punto spesso sottovalutato: non basta dire al mercato chi sei. Serve che l’ecosistema digitale produca segnali coerenti che l’AI possa assorbire e ripetere nel tempo. Se l’Osservatorio evidenzia che l’AI associa il tuo brand a un servizio clienti lento, non basta una frase sul sito. Serve lavorare su documentazione, contenuti, risposte pubbliche ai pain point, asset tecnici, PR e fonti terze, in modo che la narrativa si riallinei progressivamente.
Questo lavoro si muove su due piani complementari. Il primo è operativo: migliorare come vengono scritte e strutturate le informazioni, costruire corpus tecnici citabili, creare pagine e contenuti che riducano ambiguità e aumentino la leggibilità per i modelli. Il secondo è strategico: verificare che ciò che il brand vuole essere e ciò che il web (e quindi l’AI) dice del brand siano davvero allineati.
In sintesi, l’Osservatorio ti dice cosa l’AI pensa; AEO e GEO sono il piano per cambiare quella percezione in modo misurabile.
Il monitoraggio come leva di crescita
Uno degli errori più comuni è trattare l’ottimizzazione per l’AI come un progetto una tantum. Gli LLM evolvono, vengono aggiornati, cambiano fonti e priorità. La reputazione algoritmica è dinamica.
Per questo l’Osservatorio AI & Marketing è pensato come un sistema di monitoraggio continuo. Ogni aggiornamento consente di misurare se il tono delle risposte sta migliorando, se il brand viene citato più spesso o in contesti più favorevoli, se le aree critiche si riducono e se emergono nuovi rischi reputazionali.
È lo stesso approccio che negli anni ha reso la SEO una disciplina di performance: osservazione, intervento, misurazione, iterazione. La differenza è che oggi il canale non è solo la SERP, ma la risposta generata. E la metrica non è solo la posizione, ma la qualità della raccomandazione.
Cosa può fare HT&T per i brand
HT&T affianca i brand con un approccio consulenziale, simile a quello adottato per la SEO negli anni passati, ma adattato al nuovo contesto. L’obiettivo non è inseguire l’algoritmo: è governare la relazione tra brand e AI in modo strutturato, misurabile e continuo.
Il primo passo è un audit di posizionamento AI: una lettura rigorosa della reputazione attuale sugli LLM, un confronto con i competitor e l’identificazione dei gap che stanno impedendo al brand di essere raccomandato nel contesto giusto. È il reality check che trasforma percezioni interne in evidenze osservabili.
Il secondo passo è il riallineamento semantico e reputazionale: progettazione di contenuti e asset informativi che riducano ambiguità, aumentino l’autorevolezza percepita e correggano le associazioni negative. Qui rientrano content engineering, data structuring, knowledge asset, FAQ semantiche, documentazione citabile, e un lavoro mirato su fonti terze e PR dove necessario.
Il terzo passo è il monitoraggio evolutivo: report e dashboard che misurano l’impatto nel tempo e consentono di correggere la strategia senza perdere coerenza. È qui che AEO e GEO diventano un ciclo di miglioramento continuo, non un’iniziativa isolata.
Conclusione: il momento di agire è ora
Siamo all’inizio di questa trasformazione. Le rappresentazioni che gli LLM costruiscono sui brand non sono ancora definitive, ma si stanno consolidando. Chi inizia oggi a misurare, comprendere e ottimizzare la propria presenza nelle risposte dell’AI costruirà un vantaggio competitivo duraturo. Chi rimanda rischia di scoprire troppo tardi che qualcun altro sta raccontando la sua storia.
L’Osservatorio AI & Marketing nasce per rendere visibile ciò che fino a ieri era invisibile e per trasformare l’Intelligenza Artificiale da rischio reputazionale a leva strategica.
Se un brand non compare nella risposta dell’AI, per l’utente semplicemente non esiste nel momento decisionale.
HT&T – Analisi AEO & GEO
Scarica il primo report dell’Osservatorio AI & Marketing (Focus Automotive)
Domande frequenti
Cos’è l’Osservatorio AI & Marketing di HT&T?
È un sistema di analisi che interroga in modo strutturato i principali
modelli di Intelligenza Artificiale e misura come citano i brand,
con quale tono e con quanta sicurezza, per capire come si forma la
“raccomandazione algoritmica”.
Perché oggi l’AI può influenzare la scelta dell’auto?
Perché sempre più utenti pongono domande complesse agli assistenti
conversazionali e ricevono una risposta sintetica che orienta la decisione,
spesso prima di consultare testate, forum o concessionari.
Su cosa si basa il Report Automotive dell’Osservatorio?
Il report nasce da centinaia di query realistiche legate ad acquisto,
confronto, dubbi e obiezioni, e dalla lettura comparata delle risposte
generate da più LLM, organizzate per vertical, tema e interesse specifico.
Quali metriche usa l’Osservatorio per analizzare le risposte AI?
Misuriamo principalmente tre dimensioni: Brand Visibility
(quanto un brand viene citato), Sentiment (tono della risposta)
e Authority (quanto l’AI si espone e appare sicura nelle affermazioni).
Che tipo di insight emergono dall’analisi delle risposte AI?
Emergono pattern ricorrenti nelle raccomandazioni: il peso crescente
dei brand cinesi, la leadership tecnologica attribuita a Tesla e
l’importanza decisiva del post-vendita nella costruzione della fiducia.
Il Report indica quale auto è “la migliore” da acquistare?
No. Il Report non fornisce giudizi assoluti sui prodotti, ma analizza
come l’AI costruisce le proprie risposte e come questo influisce
sulla percezione e sulla probabilità di raccomandazione dei brand.
Perché l’assistenza post-vendita pesa così tanto nelle risposte dell’AI?
Perché forum, recensioni e segnalazioni di problemi ricorrenti sono
tra le principali fonti utilizzate dagli LLM. Un post-vendita
percepito come critico diventa spesso un elemento di sconsiglio.
Che relazione c’è tra Osservatorio, AEO e GEO?
L’Osservatorio misura lo stato attuale della reputazione algoritmica.
AEO e GEO sono le fasi successive, in cui si lavora su contenuti,
dati strutturati ed entità per migliorare nel tempo le risposte generate.
Ogni quanto vengono aggiornati i dati dell’Osservatorio?
L’Osservatorio è progettato per essere aggiornato periodicamente,
così da monitorare l’evoluzione del “pensiero” delle AI e misurare
l’impatto delle strategie applicate.
Dove posso scaricare il Report Automotive?
Il Report Automotive dell’Osservatorio AI & Marketing è disponibile
gratuitamente nella pagina dedicata sul sito HT&T.
Fonti e riferimenti
Documentazione ufficiale su come funziona la ricerca Google, i criteri di qualità dei contenuti e i segnali di ranking.developers.google.com/search
Linee guida su affidabilità, autorevolezza e utilità dei contenuti nell’era delle risposte sintetiche. Linee guida ufficiali
Vocabolario standard per i dati strutturati utilizzati da motori di ricerca e sistemi di intelligenza artificiale.schema.org
Fondamenti teorici di entità, relazioni e dati collegati alla base dei sistemi di comprensione semantica.w3.org/semanticweb
Report tecnici sui modelli GPT e sui meccanismi con cui vengono generate e sintetizzate le risposte.GPT-4 Technical Report
Integrazione tra search tradizionale e AI generativa nei motori di risposta. microsoft.com/bing
Analisi strategiche sull’impatto della Generative AI su ricerca, discovery e decision making.Gartner – Generative AI
Approfondimenti sul ruolo dell’AI nella percezione dei brand e nei processi decisionali. HBR – Artificial Intelligence
Metodologia proprietaria e analisi dell’Osservatorio AI & Marketing sulla reputazione algoritmica dei brand.Osservatorio AI & Marketing
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