Sto cercando di ottimizzare i nostri contenuti per la visibilità nell’AI, ma mi rendo conto che in realtà non capisco COME funzionano questi sistemi AI.
So che ChatGPT “genera” risposte, ma:
Ho letto qualcosa di tecnico su transformer e meccanismi di attenzione, ma mi perdo abbastanza in fretta.
Qualcuno può spiegarmelo in modo che io capisca cosa posso effettivamente FARE per migliorare la nostra visibilità?
Quello che sto davvero cercando di capire:
Apprezzerei davvero spiegazioni da chi ha davvero capito come funziona.
Provo a spiegartelo senza gergo. Ecco come funzionano davvero gli LLM:
L’idea di base:
Gli LLM non hanno un database di risposte. Sono enormi macchine di riconoscimento di pattern che hanno imparato da miliardi di esempi di testo.
Pensala così: se hai letto migliaia di ricette di cucina, probabilmente potresti scriverne una nuova che sembri plausibile. Non stai copiando nessuna ricetta specifica: hai imparato i pattern su come funzionano le ricette.
Come funziona la generazione della risposta:
Dove entrano in gioco i tuoi contenuti?
Due percorsi:
Percorso 1: Dati di addestramento I tuoi contenuti potrebbero essere stati inclusi durante l’addestramento del modello. Se sì, il modello ha imparato pattern da essi. Ma non “ricorda” i tuoi contenuti specificamente: ha assorbito pattern su quali fonti sono autorevoli su quali argomenti.
Percorso 2: Recupero live (RAG) I sistemi più recenti possono cercare sul web in tempo reale, trovare contenuti rilevanti e usarli per generare risposte. È così che funziona Perplexity e come funziona ChatGPT Browse.
L’intuizione chiave: gli LLM apprendono quali fonti tendono ad apparire per quali argomenti e replicano quei pattern.
Molto utile, grazie! Quindi domanda di approfondimento:
Se il modello “ha imparato i pattern” su quali fonti sono autorevoli, come l’ha imparato? Cosa lo porta ad associare certi brand/siti a certi argomenti?
È solo questione di frequenza? Tipo, se Forbes scrive spesso di CRM, il modello ha imparato “Forbes = autorità sui CRM”?
Ottima domanda. È una combinazione di fattori:
1. Frequenza + Contesto Sì, la frequenza conta, ma il contesto conta di più. Se Forbes viene menzionato insieme a discussioni sui CRM migliaia di volte nei dati di addestramento, il modello apprende quell’associazione.
2. Segnali di autorevolezza Il modello coglie segnali come:
Questi pattern insegnano al modello quali fonti vengono trattate come autorevoli dagli umani.
3. Coerenza Le fonti che appaiono costantemente in contenuti di qualità (non spam, non siti di bassa qualità) ottengono associazioni più forti.
Cosa significa per te:
Non è solo “crea contenuti”, ma “diventa la fonte che altre fonti citano quando si parla del tuo argomento”.
Aggiungo uno strato di strategia pratica dei contenuti alla spiegazione tecnica di Kevin.
Dal punto di vista dei dati di addestramento:
I tuoi contenuti hanno più probabilità di essere “appresi” dagli LLM se:
Dal punto di vista del recupero live (RAG):
I tuoi contenuti hanno più probabilità di essere recuperati e citati se:
Il playbook pratico:
Capire la tecnologia aiuta, ma la vera azione è: diventa la fonte che sia gli umani che le macchine riconoscono come autorevole sul tuo argomento.
Un concetto importante che nessuno ha ancora menzionato: meccanismi di attenzione.
Versione super semplificata:
Quando il modello genera una risposta, “presta attenzione” a diverse parti del suo input e delle sue conoscenze. Il meccanismo di attenzione decide su cosa concentrarsi.
Perché è importante per i contenuti:
I contenuti che segnalano chiaramente “sono rilevante per l’argomento X” ricevono più attenzione per le query su X. Questo avviene tramite:
Il meccanismo di attenzione non legge come gli umani. Elabora tutto insieme e pesa la rilevanza matematicamente. I contenuti con segnali chiari ed espliciti di rilevanza ottengono punteggi più alti.
Implicazione pratica:
Non essere sottile. Se il tuo contenuto parla di “CRM per piccole imprese”, dillo esplicitamente. Il modello ha bisogno di segnali chiari per prestare attenzione ai tuoi contenuti per quelle query.
Lavoro nella documentazione tecnica e ci stiamo ragionando molto.
Cosa abbiamo imparato sulla struttura:
Gli LLM tokenizzano il testo - lo suddividono in parti. Come strutturi i tuoi contenuti influenza come vengono tokenizzati e se porzioni utili e complete possono essere estratte.
Buona struttura per il consumo da parte degli LLM:
Cattiva struttura:
Il test che usiamo:
Prendi una qualsiasi sezione dei tuoi contenuti. Se una macchina estraesse solo quella sezione, avrebbe senso ed sarebbe utile? Se sì, è adatta agli LLM. Se no, ristruttura.
Ok, ma il problema delle “allucinazioni”?
A volte ChatGPT menziona la nostra azienda ma sbaglia dettagli. O ci cita per cose che non abbiamo mai detto.
Se il modello riconosce pattern, perché si inventa cose su di noi?
Ottima domanda sulle allucinazioni.
Perché gli LLM allucinano:
Il modello è addestrato a produrre testo plausibile e coerente – non testo fattualmente corretto. Non “conosce” i fatti; sa quali parole normalmente seguono altre parole.
Quando gli chiedi della tua azienda:
Ecco perché avvengono allucinazioni anche su entità reali. Il modello, in sostanza, dice “in base ai pattern, questo è ciò che tipicamente sarebbe vero su un’azienda simile”.
Cosa puoi fare:
Le allucinazioni sono una limitazione di fondo, non un bug da correggere. Ma dati sorgente più accurati = meno pattern errati appresi.
Punto importante: diversi LLM hanno dati di addestramento e cutoff diversi.
ChatGPT (GPT-4):
Perplexity:
Google Gemini:
Claude:
Implicazione:
La tua strategia di contenuto deve funzionare per entrambi i paradigmi:
Piattaforme diverse ti citeranno per motivi diversi.
Domanda super pratica: c’è QUALCHE modo per sapere se i nostri contenuti sono nei dati di addestramento?
Cioè, possiamo testare se ChatGPT “sa” di noi dall’addestramento rispetto al browsing?
In un certo senso, con qualche test furbo:
Metodo 1: Disattiva il browsing e domanda In ChatGPT puoi disattivare il browsing web. Poi chiedi della tua azienda. Se sa delle cose, vengono dai dati di addestramento.
Metodo 2: Chiedi informazioni pre-cutoff Chiedi di eventi/contenuti precedenti al cutoff dei dati di addestramento. Se il modello sa, allora sono nei dati di addestramento.
Metodo 3: Testa la coerenza delle risposte La conoscenza da dati di addestramento è più stabile tra conversazioni. Quella recuperata varia in base a cosa trova di volta in volta.
Ma sinceramente:
Non ossessionarti con l’essere o meno nei dati di addestramento. Concentrati sull’essere in ENTRAMBI:
I modelli si aggiornano continuamente. Conta costruire autorevolezza duratura, non “hackerare” uno specifico set di dati.
Questa discussione è stata davvero utile. Ecco cosa ho imparato:
Come gli LLM generano le risposte:
Perché alcuni contenuti vengono citati:
Cosa posso effettivamente fare:
Capire la parte tecnica mi aiuta a vedere che non è magia: ci sono pattern chiari che determinano la visibilità. Ora ho un framework per capire perché certe strategie funzionano.
Grazie a tutti!
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