Come si ottimizza per agenti AI che completano compiti invece di rispondere solo alle domande? Serve una strategia diversa?

Sei avanti rispetto alla curva, ma non troppo presto. È reale e sta arrivando velocemente.

La distinzione conta:

AI conversazionale (GEO attuale):

• L’utente fa una domanda
• L’AI sintetizza la risposta
• L’AI cita le fonti
• L’utente agisce

AI agentica (in arrivo):

• L’utente descrive un obiettivo
• L’agente ricerca opzioni
• L’agente valuta e seleziona
• L’agente esegue (o presenta una shortlist)

Perché questo cambia l’ottimizzazione:

Per l’AI conversazionale: “Essere degni di citazione” Per l’AI agentica: “Essere degni di selezione e utilizzo”

Cosa valutano gli agenti:

Gli agenti devono comprendere il tuo servizio in modo programmatico, non solo leggerne.

Stiamo già vedendo pattern di traffico simili a quelli degli agenti:

Cosa abbiamo notato:

• Visite rapide e sequenziali alle pagine (non pattern di navigazione umani)
• Pagine servizi visitate insieme a pagine prezzi e specifiche
• Documentazione API con più traffico da bot
• User agent che non riconosciamo

Pensiamo siano:

• Agenti di ricerca che raccolgono informazioni sui fornitori
• Strumenti di confronto che costruiscono database
• Sistemi agentici precoci che valutano opzioni

Il traffico è piccolo ma in crescita:

• 6 mesi fa: ~100 visite/mese con questi pattern
• Ora: ~800 visite/mese
• Conversione: Inferiore a quella umana, ma non zero

L’implicazione: Gli agenti stanno già facendo ricerca. Se le tue informazioni non sono strutturate per loro, ti saltano. Se lo sono, entri nella loro shortlist.

Non è il futuro - sta già succedendo su scala iniziale.

Interessante. Quindi, se gli agenti stanno già facendo ricerca, cosa dovremmo prioritizzare?

La nostra azienda è B2B SaaS. Come sarebbe l’ottimizzazione per agenti per noi nello specifico?

Per il B2B SaaS nello specifico:

Priorità 1: Chiarezza di prezzi e pacchetti

Gli agenti devono confrontare le opzioni. Se il tuo prezzo è “contattaci”, sei invisibile agli agenti di confronto.

Fai così:

• Tiers di prezzo chiari sul sito
• Tabelle di confronto funzionalità
• Prezzi leggibili dalle macchine (schema markup)

Priorità 2: Documentazione delle integrazioni

Gli agenti valutano “può funzionare con ciò che abbiamo?”

Fai così:

• Lista integrazioni chiara
• Documentazione API
• Requisiti tecnici
• Tempi di implementazione

Priorità 3: Schema di definizione del servizio

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Il tuo prodotto SaaS",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Browser web moderno"
}

Priorità 4: Prove e credibilità

Gli agenti pesano i segnali di reputazione:

• Numero clienti
• Valutazioni recensioni
• Risultati casi studio
• Certificazioni di conformità

Rendi questi dati leggibili dalle macchine, non solo dagli umani.

Hot take: Le aziende che vinceranno con gli agenti saranno quelle con API.

Perché:

L’AI agentica non fa solo ricerca: esegue. Se un agente può:

1. Verificare la disponibilità tramite API
2. Confrontare prezzi via API
3. Prenotare/acquistare via API
4. Verificare lo stato via API

Diventi la scelta più semplice.

Esempio: Utente all’agente: “Prenotami un hotel a SF sotto i 300$ con buone recensioni”

L’agente valuta gli hotel. Alcuni hanno:

• Accesso API
• Disponibilità in tempo reale
• Prenotazione programmabile

Altri richiedono l’intervento umano.

Quale preferirà l’agente?

Per B2B SaaS:

• Signup prova self-service
• API per creazione account
• Prezzi/quotazione programmabili
• API di integrazione

Non sono solo nice-to-have per gli umani: sono essenziali per le interazioni con agenti.

È tutto più chiaro. Ecco cosa porto a casa:

Per la GEO attuale (AI conversazionale):

• Citazione dei contenuti
• Segnali di autorevolezza
• Struttura orientata alla risposta
• E-E-A-T

Per la futura ottimizzazione agentica (in arrivo):

• Dati strutturati su servizi/prodotti
• Prezzi leggibili dalle macchine
• Accessibilità API
• Documentazione chiara
• Capacità di interazione programmabile

Il nostro piano d’azione:

Ora (valido per entrambi):

1. Implementare schema markup completo
2. Creare pagina prezzi chiara con dati strutturati
3. Documentare chiaramente integrazioni e requisiti

Presto (specifico per agenti):

1. Valutare l’esposizione delle API per interazioni agentiche
2. Rendere più informazioni accessibili in modo programmabile
3. Monitorare pattern di traffico simili a quelli degli agenti

Da tracciare:

1. Traffico simile agli agenti (Am I Cited + log server)
2. Validazione dei dati strutturati
3. Come appariamo nei confronti guidati da agenti

Questo framework ha senso?

Quick win che puoi fare oggi per prepararti agli agenti:

1. Struttura pagina prezzi (2 ore)

• Tiers di prezzo chiari
• Tabelle funzionali
• Schema markup prodotto

2. Documentazione integrazioni (4 ore)

• Elenca tutte le integrazioni
• Requisiti tecnici
• Processo di implementazione

3. Schema servizio/prodotto (2 ore)

• Schema SoftwareApplication
• Schema Offer per prezzi
• AggregateRating per recensioni

4. Schema FAQ per domande comuni agli agenti (1 ora)

• “Quanto costa [prodotto]?”
• “Quali integrazioni supporta [prodotto]?”
• “Quali sono i requisiti per [prodotto]?”

Questi aiutano sia la GEO attuale che la futura ottimizzazione agentica. Basso rischio, potenziale alto ritorno.

Prospettiva sui tempi:

2023-2024: AI conversazionale dominante (ChatGPT, ecc.) 2025: Emergere AI agentica (Operator OpenAI, strumenti Claude) 2026+: Agenti mainstream per i compiti

Siamo nell’anno di transizione. Le aziende che ottimizzano ora per gli agenti sono come quelle che hanno iniziato la SEO nel 2005: abbastanza presto da ottenere vantaggio prima della concorrenza.

Il mio consiglio:

• Non ignorare l’AI conversazionale (ancora dominante)
• Inizia a prepararti per gli agenti (dati strutturati, API)
• Monitora i trend agentici ogni trimestre
• Sii pronto ad accelerare quando gli agenti diventeranno mainstream

È una situazione “preparati ora, accelera dopo”. Le basi che costruisci oggi con i dati strutturati aiutano sia l’ottimizzazione attuale che quella futura.