Le parole chiave contano ancora? Come l’intelligenza artificiale sta riscrivendo le regole della ricerca

Introduzione

Last year, you could type "best running shoes" into Google and scroll through a familiar parade of blue links. Today, you might never scroll at all. An AI-generated summary sits above everything, synthesizing answers from dozens of sources before you’ve finished reading the query you typed. The click you would have made? It never happens.

Questo cambiamento non è teorico. Secondo una ricerca di SparkToro e Similarweb, circa il 60% delle ricerche su Google si conclude senza un solo clic su un sito web [1]. Si tratta di un aumento rispetto al 26% del 2022. Per i marketer che hanno trascorso anni a ottimizzare le parole chiave, questo solleva una domanda scomoda: tutto questo ha ancora importanza?

La risposta è sì, ma non nel modo in cui pensi.

Il panorama della ricerca AI: parametri di riferimento per il 2026

Prima di immergersi nella strategia, è utile comprendere la portata del cambiamento. Questi numeri definiscono l’attuale ambiente di ricerca:

📊 Questi benchmark rivelano un chiaro schema: i contenuti informativi subiscono le maggiori interruzioni, mentre le query transazionali e di marca rimangono relativamente protette. La risposta strategica dovrebbe corrispondere a questa realtà: raddoppiare i tipi di contenuti che continuano a generare clic e adattare le misurazioni per i contenuti che creano visibilità senza traffico diretto.

The Rise of Answer Engines

Google’s AI Overviews now appear in approximately 30-50% of U.S. search queries, depending on the study and timeframe. The trajectory is undeniable: generative AI is becoming the default interface between users and information.

🔍 E non si tratta solo di Google. Perplexity AI ha elaborato 780 milioni di query di ricerca nel solo mese di maggio 2025, rispetto ai 230 milioni di soli nove mesi prima. ChatGPT raggiunge oggi 800 milioni di utenti attivi settimanali, elaborando oltre 2 miliardi di richieste al giorno [2]. Queste piattaforme non abbinano le parole chiave alle pagine, ma comprendono le domande e sintetizzano le risposte. Quando qualcuno chiede "come posso migliorare il posizionamento del mio sito web nelle ricerche", questi sistemi non restituiscono un elenco di link: rispondono direttamente alla domanda, citando le fonti come note a piè di pagina.

The implications are stark:

• Oltre il 99% delle parole chiave che attivano le panoramiche dell’intelligenza artificiale hanno un intento informativo, ovvero le stesse query che un tempo generavano un traffico organico massiccio.
• When AI Overviews appear, individual site click-through rates drop by an average of 34.5%
• Il primo risultato organico si trova ora 1.600 pixel sotto la piega, spinto in basso dai riassunti generati dall’intelligenza artificiale.

Capire esattamente come funzionano queste funzioni AI è essenziale per qualsiasi strategia SEO seria. Per un approfondimento tecnico, dai un’occhiata alla nostra guida alle panoramiche sull’intelligenza artificiale di Google, che spiega come questi sistemi si procurano, classificano e visualizzano le informazioni - e cosa significa per i creatori di contenuti.

From Keyword Matching to Semantic Understanding

Le regole della ricerca sono cambiate radicalmente. Ciò che funzionava nel 2015 può danneggiarti nel 2026. Ecco come il passaggio dalla corrispondenza delle parole chiave alla comprensione semantica ha trasformato ogni aspetto della SEO:

📉 Il risultato è che le pagine piene di parole chiave hanno prestazioni inferiori rispetto alle risorse complete che dimostrano un’autentica competenza. Quando le panoramiche AI si attivano, le percentuali di zero click salgono all’80-83%: gli utenti ottengono le loro risposte senza mai visitare il tuo sito. I motori di ricerca non premiano più la precisione della corrispondenza, ma la profondità semantica e la rilevanza.

Come l’intelligenza artificiale espande una singola ricerca: Query Fan-Out

Quando digiti una domanda in un sistema di ricerca AI, accade qualcosa di invisibile prima che tu veda i risultati. Il sistema non si limita a cercare le parole esatte, ma espande la tua domanda in decine di ricerche correlate simultaneamente. Questo fenomeno è chiamato "query fan-out".

🔀 Digita "miglior CRM per piccole imprese" in una ricerca alimentata dall’AI e il sistema potrebbe generare internamente:

• "Confronto prezzi software CRM 2025″
• "Il CRM più semplice per i principianti"
• "Caratteristiche del CRM di cui le piccole imprese hanno bisogno"
• "HubSpot vs Salesforce per le startup"
• "Strumenti CRM gratuiti per piccoli team"
• "Tempi e costi di implementazione del CRM"
• "recensioni di CRM per piccole imprese"

L’intelligenza artificiale sintetizza le risposte di tutte queste query ampliate in un’unica risposta completa. La tua singola domanda ha innescato una dozzina di ricerche che non hai mai digitato.

Questo cambia tutto nella strategia delle parole chiave. Non stai più ottimizzando per una sola query, ma stai cercando di apparire nell’intero fan-out. Una pagina che risponde solo a "miglior CRM per piccole imprese" viene superata da una risorsa che copre prezzi, caratteristiche, confronti, implementazione e recensioni. L’intelligenza artificiale prende spunto dalla fonte completa perché risponde a un maggior numero di query ampliate e invisibili.

L’intuizione chiave: i tuoi contenuti devono rispondere a domande che gli utenti non sapevano nemmeno di avere.

Perché le parole chiave sono ancora importanti

None of this means keywords are irrelevant. They’ve evolved from being the destination to being the starting point.

Le parole chiave rimangono essenziali come segnali di intenzione. Quando qualcuno digita "comprare scarpe da corsa online", la parola "comprare" segnala un intento transazionale che differisce fondamentalmente da "migliori scarpe da corsa per principianti" (informativo) o "negozio Nike vicino a me" (locale). La comprensione di queste categorie di intenti - e delle parole chiave che li segnalano - è fondamentale per la strategia dei contenuti. I motori di ricerca utilizzano le parole chiave per classificare l’intento anche quando interpretano il significato in modo più ampio.

✅ Keywords provide structural scaffolding. They help organize content in ways both humans and algorithms can parse. Headers containing relevant terms, natural keyword integration within explanatory paragraphs, and strategic placement in meta descriptions all contribute to discoverability. The difference is that these placements now serve semantic context rather than density requirements.

Le parole chiave collegano il linguaggio degli utenti ai tuoi contenuti. Le persone digitano ancora parole nelle caselle di ricerca. Quelle parole - e i concetti che rappresentano - devono comparire nei tuoi contenuti perché qualsiasi sistema, AI o meno, possa fare il collegamento. Il passaggio è dalla ripetizione alla rilevanza: utilizzare le parole chiave per segnalare la copertura dell’argomento piuttosto che le metriche di frequenza di gioco.

For transactional and local queries, keywords retain significant direct impact. AI Overviews appear in only about 1.2% of purely transactional queries and essentially 0% of local searches. When someone is ready to buy or needs a nearby service, traditional keyword optimization still drives the majority of outcomes.

The New Paradigm: Topical Authority and Semantic Coverage

If keywords are the starting point, what’s the destination? Topical authority.

Il successo SEO moderno richiede la dimostrazione di una competenza completa sugli argomenti piuttosto che l’ottimizzazione di singole pagine per termini isolati. Ciò significa creare dei cluster di contenuti, ovvero risorse interconnesse che coprono gli argomenti da più punti di vista, affrontando domande correlate, sotto-argomenti e concetti adiacenti.

🎯 Consider how AI Overviews select sources. Over 99% of AI Overview citations come from pages already ranking in the top 10 organic results. This represents a significant shift from early AI Overview testing, when citations came from a much broader pool. The implication: traditional ranking factors still matter for AI visibility, but they’re now prerequisites rather than guarantees.

Content that earns AI citations tends to share certain characteristics:

• It directly answers specific questions
• It uses clear, structured formatting that systems can parse
• It demonstrates expertise through depth rather than keyword frequency
• It addresses user intent comprehensively rather than superficially

Anche i requisiti tecnici si stanno evolvendo. Il markup dei dati strutturati aiuta i sistemi a comprendere l’organizzazione dei contenuti. L’implementazione di Schema per le FAQ, le istruzioni per l’uso e gli articoli migliora le probabilità di citazione. La velocità della pagina e l’ottimizzazione per i dispositivi mobili, sempre importanti, diventano ancora più importanti quando i sistemi di intelligenza artificiale valutano la qualità delle fonti su scala.

È qui che le competenze specialistiche diventano preziose. L’intersezione tra i fondamenti della SEO tradizionale e i requisiti dell’ottimizzazione dell’intelligenza artificiale è complessa e in rapida evoluzione. Per le aziende che stanno affrontando questa transizione, lavorare con agenzie che conoscono entrambi i settori può accelerare i risultati. La nostra panoramica delle principali aziende che si occupano di AI SEO fornisce un punto di partenza per valutare i partner con capacità dimostrate in questa specialità emergente.

Oltre Google: Ottimizzazione per ChatGPT, perplessità e piattaforme emergenti

Google comanda ancora l’80% delle ricerche su desktop, ma il panorama delle scoperte si sta frammentando. ChatGPT gestisce oltre il 77% di tutto il traffico di riferimento dell’intelligenza artificiale verso i siti web. Perplexity cattura quasi il 20% del traffico guidato dall’intelligenza artificiale negli Stati Uniti. Queste piattaforme operano in modo diverso rispetto alla ricerca tradizionale e richiedono approcci di ottimizzazione diversi.

🌐 ChatGPT e AI conversazionale estraggono informazioni da dati di formazione e, sempre più spesso, da accessi al web in tempo reale. Essere citati significa essere abbastanza autorevoli da comparire nei dataset di formazione e sufficientemente strutturati da permettere ai sistemi di recupero di estrarre risposte pertinenti. I contenuti chiari e concreti, con evidenti segnali di competenza, sono i più efficaci. La formattazione colloquiale aiuta: questi sistemi sono progettati per rispondere alle domande, quindi i contenuti strutturati come Q&A o spiegazioni dirette hanno la priorità.

🔎 I motori di perplessità e risposta funzionano più come assistenti alla ricerca che come motori di ricerca. Sintetizzano più fonti in risposte complete, citando pagine specifiche. Vincere in questo caso significa essere la fonte di cui i motori di risposta si fidano. Ciò richiede gli stessi segnali E-E-A-T che contano per Google, oltre a una formattazione che ne faciliti l’estrazione: intestazioni chiare, paragrafi concisi, affermazioni concrete che stiano in piedi da sole.

L’implicazione strategica è la diversificazione. Affidarsi esclusivamente al traffico organico di Google - già rischioso viste le tendenze dello zero-click - diventa ancora più precario man mano che gli utenti si spostano verso canali di scoperta alternativi. I brand più intelligenti stanno monitorando dove il loro pubblico trova effettivamente le informazioni e ottimizzano la presenza su tutte le piattaforme, non solo sui motori di ricerca.

Cosa significa per i diversi modelli di business

L’impatto della ricerca AI varia notevolmente a seconda del tipo di azienda. Capire dove si colloca il tuo modello aiuta a dare priorità alla risposta giusta.

• 📰 Gli editori di contenuti e i media devono affrontare la sfida più difficile. Le query informative - il loro pane quotidiano - sono esattamente l’obiettivo delle AI Overview. Per alcuni editori si sono già verificati cali di traffico del 30-50%. Le strategie di sopravvivenza includono lo sviluppo di modelli di abbonamento, la focalizzazione su analisi e opinioni che l’IA non può replicare e la creazione di relazioni dirette con il pubblico attraverso newsletter e community.

• 🛒 Le attività di e-commerce e transazionali rimangono relativamente protette. Le panoramiche AI appaiono raramente per le query con intento di acquisto. L’ottimizzazione tradizionale delle parole chiave per le pagine dei prodotti, per le strutture delle categorie e per i termini transazionali produce ancora risultati. Il rischio è a monte: perdere i contenuti informativi che creano consapevolezza prima che si formi l’intenzione di acquisto.

• 💼 I servizi B2B e professionali occupano una posizione intermedia. I servizi complessi che richiedono una consulenza non vengono sostituiti dai riassunti dell’IA. Ma la fase di ricerca - in cui i potenziali clienti si informano su problemi e soluzioni - avviene sempre più spesso all’interno di interfacce di intelligenza artificiale. I brand hanno bisogno di visibilità in queste prime fasi di conversazione, anche se la conversione finale avviene attraverso un contatto diretto.

• 🏪 Le imprese locali possono effettivamente trarne vantaggio. La ricerca locale rimane in gran parte non toccata dalle panoramiche AI e gli assistenti AI continuano a indirizzare gli utenti verso le sedi fisiche per i servizi che richiedono la presenza. I fondamenti - ottimizzazione del profilo Google Business, citazioni locali, gestione delle recensioni - continuano a funzionare come previsto.

Practical Strategies for an AI-First Search Landscape

Understanding the shift is one thing. Adapting to it requires specific tactical changes.

1️⃣ Pensa agli argomenti, non solo ai termini. Inizia con la ricerca delle parole chiave, ma passa subito alla mappatura degli argomenti. Quali sono le domande correlate che le persone pongono? Quali sotto-argomenti meritano un contenuto a sé stante? Quale competenza dimostrerebbe una vera autorità su questo argomento? Costruisci ecosistemi di contenuti piuttosto che pagine isolate.

2️⃣ Ottimizza l’estrazione delle risposte. I sistemi di intelligenza artificiale estraggono snippet specifici per costruire le risposte. Struttura i contenuti con intestazioni chiare che corrispondano ai modelli di domanda. Carica le risposte in paragrafi piuttosto che seppellire le conclusioni. Usa una formattazione (elenchi, tabelle, strutture passo-passo) che i sistemi possano facilmente analizzare e citare.

3️⃣ Dai priorità ai segnali E-E-A-T. Esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità hanno sempre influenzato le classifiche. In un contesto di intelligenza artificiale, diventano ancora più importanti in quanto i sistemi valutano la credibilità delle fonti. I titoli degli autori con competenze dimostrate, standard editoriali chiari, citazioni di fonti autorevoli e informazioni organizzative trasparenti sono tutti elementi che contribuiscono.

4️⃣ Misura ciò che conta. Le metriche tradizionali del traffico diventano meno significative quando la visibilità non si traduce sempre in click. Tieni traccia delle menzioni del marchio, delle citazioni e della qualità del coinvolgimento oltre che del volume. Monitora le impressioni in Search Console anche quando i click diminuiscono: la visibilità senza click contribuisce comunque alla notorietà e all’autorevolezza.

5️⃣ Accetta che una parte del traffico sia sparita. Le richieste di informazioni che un tempo portavano visite ora trovano risposta nella pagina dei risultati. Non si tratta di un problema da risolvere, ma di una nuova realtà da accettare. Sposta l’attenzione strategica verso le query con un intento di clic più elevato: termini transazionali, query di confronto, ricerche a coda lunga che richiedono risposte sfumate che la sintesi dell’intelligenza artificiale non è in grado di affrontare adeguatamente.

The Path Forward

I brand che avranno successo in questo ambiente saranno quelli che smetteranno di pensare alla SEO come a un gioco da ottimizzare e inizieranno a pensarla come una disciplina per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale a riconoscere la loro autorità. Ogni contenuto che pubblichi è ora un dato di addestramento per i modelli che risponderanno alle domande di domani. La domanda da porsi non è solo "questo contenuto avrà una posizione di rilievo?". - ma "i sistemi di intelligenza artificiale impareranno a citarci come fonte attendibile?".

Questo richiede un set di competenze diverse rispetto alla SEO tradizionale. Capire come i LLM elaborano e recuperano le informazioni, come le AI selezionano le fonti, come ChatGPT e Perplexity decidono cosa citare: sono specializzazioni emergenti che la maggior parte dei team di marketing non ha ancora sviluppato. Abbiamo costruito la nostra attività proprio su questa intersezione: applicare una profonda conoscenza del funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale per aiutare i marchi a guadagnare visibilità nel nuovo panorama della ricerca.

Per i fondatori e i marketer che stanno valutando la loro strategia digitale, il punto di partenza pratico è questo: investire in competenze SEO native per l’AI. I contenuti superficiali ottimizzati per gli algoritmi di ieri non bastano. Risorse profonde e ben strutturate che dimostrino un’autentica autorevolezza - formattate per l’estrazione dei LLM, ottimizzate per la citazione dell’AI, costruite su segnali E-E-A-T che le macchine possono verificare - sono quelle che fanno guadagnare sia le classifiche tradizionali che la visibilità dell’AI.

Le parole chiave sono importanti. Ma sono importanti in quanto vocabolario per esprimere argomenti che comprendi veramente, strutturati in modo che i sistemi di intelligenza artificiale possano analizzarli, estrarli e citarli. Questa distinzione fa la differenza.