Come gestiscono i motori di ricerca AI i contenuti duplicati? È diverso da Google?

Ottima domanda. L’AI gestisce i duplicati in modo molto diverso rispetto a Google.

Approccio Google:

• Scansione → identificazione duplicati → scelta canonical → indicizzazione di una versione
• Utilizza segnali come tag canonical, link interni, priorità sitemap

Approccio AI (varia a seconda del sistema):

Il problema principale:

I modelli AI addestrati su dati web potrebbero aver ingerito contenuti sia dal tuo sito che da siti scraper. Non sanno intrinsecamente quale sia l’originale.

Cosa conta davvero per l’AI:

1. Segnali di prima pubblicazione - Timestamp, date di pubblicazione
2. Segnali di autorevolezza - Reputazione del dominio, citazioni da altre fonti
3. Contesto dei contenuti - Attribuzione autore, pagine about, segnali di entità

I tag canonical da soli non risolvono i problemi di attribuzione AI.

Esempio pratico dalla nostra esperienza:

Il problema che avevamo:

La nostra documentazione prodotto veniva citata, ma attribuita a siti terzi che l’avevano ripubblicata (con permesso).

Cosa abbiamo scoperto:

1. I siti terzi spesso avevano autorità di dominio più alta
2. Le loro versioni apparivano talvolta prima nei risultati di ricerca
3. L’AI sceglieva la versione che appariva più “autorevole”

Come abbiamo risolto:

1. Segnali chiari di proprietà sui contenuti originali

   • “[Azienda] Documentazione Ufficiale” nel titolo
   • Markup schema che ci identifica come publisher
   • Avvisi di copyright

2. Aggiunte di contenuti unici

   • Aggiunti esempi e case study esclusivi nella nostra versione
   • Inclusi video che i partner non potevano duplicare
   • Aggiornamenti regolari con timestamp

3. Struttura dei link

   • Tutti i nostri documenti collegati ai prodotti/servizi correlati
   • Creata una chiara gerarchia dei contenuti

Risultato:

Dopo 2 mesi, l’AI ha iniziato a citare la nostra documentazione originale invece dei duplicati.

Aggiungo la questione dei siti scraper:

Perché a volte vengono citati i siti scraper invece di te:

1. Velocità di indicizzazione - Gli scraper possono avere i contenuti indicizzati prima di te
2. Autorità di dominio - Alcuni scraper hanno alta DA
3. Struttura pulita - Gli scraper spesso eliminano la navigazione, rendendo i contenuti più puliti
4. Dati di training - Gli scraper potrebbero essere presenti nei dati di addestramento AI

Cosa puoi fare:

Misure tecniche:

• Implementa un monitoraggio per il content scraping
• DMCA per riproduzione non autorizzata
• Blocca IP noti di scraper se possibile

Protezione attribuzione:

• Watermark sulle immagini
• Inserisci il brand in modo naturale nei contenuti
• Usa frasi uniche che identificano i tuoi contenuti

Segnali proattivi:

• Pubblica rapidamente dopo la creazione
• Sfrutta la syndication con requisiti di attribuzione
• Ottieni citazioni da fonti autorevoli verso il tuo originale

La verità frustrante:

Una volta che l’AI si è addestrata sui contenuti degli scraper, non puoi annullarlo. Puoi solo influenzare i recuperi futuri rafforzando i segnali di autorevolezza.

Prospettiva enterprise sulla duplicazione dei contenuti per l’AI:

Le nostre sfide:

• Più versioni linguistiche
• Variazioni regionali degli stessi contenuti
• Contenuti co-branded con partner
• Sovrapposizione di contenuti generati dagli utenti

Il nostro approccio:

Cosa abbiamo scoperto:

I sistemi AI sono sorprendentemente bravi a comprendere le relazioni tra i contenuti quando ricevono segnali chiari. La chiave è rendere le relazioni ESPLICITE.

Esempio:

Invece solo dei tag canonical, abbiamo aggiunto:

• “Questa è la guida ufficiale [Brand] pubblicata a gennaio 2025”
• “Per le varianti regionali, vedi [link]”
• “Originariamente pubblicato da [Autore] su [Azienda]”

Rendere tutto leggibile anche per gli umani aiuta l’AI a comprendere le relazioni.

Opzioni di controllo dei crawler AI:

Attuali user agent dei crawler AI:

Blocco dei contenuti duplicati dai crawler AI:

# Blocca le versioni di stampa dai crawler AI
User-agent: GPTBot
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

User-agent: Google-Extended
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

Considerazioni:

• Bloccare TUTTI i crawler AI significa perdere completamente la visibilità AI
• Meglio il blocco selettivo dei percorsi noti di duplicati
• Non tutti i sistemi AI si identificano chiaramente

L’approccio llms.txt:

Invece di bloccare, puoi usare llms.txt per DIREZIONARE l’AI verso i tuoi contenuti canonici:

# llms.txt
Contenuti principali: /docs/
Documentazione canonica: https://yoursite.com/docs/

È ancora in fase di sviluppo ma più elegante del blocco.

Approccio di content strategy alla prevenzione dei duplicati:

La migliore strategia contro i contenuti duplicati è non averli:

Invece di:

• Versioni di stampa → Usa CSS per la stampa
• Variazioni di parametri → Gestione corretta degli URL
• Articoli simili → Consolida o differenzia

Tattiche per l’unicità dei contenuti:

Il modo di pensare:

Se il tuo contenuto può essere copiato e incollato senza che nessuno se ne accorga, non è abbastanza differenziato. Crea contenuti che siano chiaramente TUOI.

Questa discussione ha completamente cambiato il mio modo di vedere i contenuti duplicati per l’AI. Ecco il riepilogo delle azioni:

Implementazione tecnica:

1. Rafforzare i segnali di autore

   • Aggiungere schema Autore a tutti i contenuti
   • Mostrare autore + data di pubblicazione in modo evidente
   • Link ai profili degli autori

2. Indicatori chiari di proprietà

   • Includere il nome aziendale nei titoli dove opportuno
   • Aggiungere “Ufficiale” o “Originale” dove ha senso
   • Avvisi di copyright sui contenuti di valore

3. Controllo selettivo dei crawler AI

   • Bloccare percorsi noti di duplicati (stampa, parametri)
   • Implementare llms.txt puntando ai contenuti canonici
   • Non bloccare i contenuti canonici dall’AI

4. Audit sull’unicità dei contenuti

   • Identificare i contenuti che potrebbero essere duplicati senza accorgersene
   • Aggiungere elementi unici (dati, immagini, prospettive)
   • Consolidare contenuti sottili o simili

Approccio strategico:

• Puntare a rendere i contenuti palesemente originali, non solo tecnicamente canonici
• Creare contenuti difficili da duplicare in modo significativo
• Monitorare lo scraping e agire di conseguenza

Grazie a tutti per i contributi. È molto più complesso rispetto alla gestione tradizionale dei duplicati.