RAG spiegato per marketer non tecnici - come influisce davvero sulla nostra content strategy?

Lascia che spieghi RAG nel modo più semplice possibile.

L’analogia della biblioteca:

Immagina che un’AI sia una persona molto intelligente che ha letto milioni di libri anni fa (dati di addestramento). Può rispondere a molte domande a memoria.

Ma se chiedi qualcosa che è successo la settimana scorsa? Non lo sa: ricorda solo ciò che ha letto in passato.

RAG è come dare a quella persona un assistente bibliotecario.

Quando fai una domanda, il bibliotecario corre a cercare i libri rilevanti e consegna le pagine pertinenti alla persona intelligente. Ora può rispondere usando sia la sua conoscenza SIA le informazioni attuali.

Come funziona tecnicamente (semplificato):

1. Fai una domanda
2. Un sistema di recupero cerca contenuti rilevanti (il tuo sito, articoli, documenti)
3. Vengono estratti i passaggi pertinenti e forniti all’AI
4. L’AI genera una risposta usando quei passaggi recuperati
5. Cita da dove proviene l’informazione

Per i creatori di contenuti:

I tuoi contenuti possono essere “recuperati” e utilizzati per rispondere a domande subito - non solo se/quando finiscono nei dati di addestramento.

Ecco perché la struttura dei contenuti è così importante. Il sistema di recupero deve trovare i tuoi contenuti E estrarre le parti giuste.

Traduco questo in azioni pratiche di content strategy.

Cosa rende un contenuto RAG-friendly:

1. Struttura chiara delle sezioni

   • Ogni sezione deve rispondere a una domanda specifica
   • Usa titoli descrittivi
   • Inizia con la risposta, poi approfondisci

2. Chiarezza semantica

   • Indica esplicitamente gli argomenti (“Questo articolo spiega…”)
   • Usa terminologia coerente ovunque
   • Definisci i termini quando li introduci

3. Formato adatto al chunking

   • Paragrafi che abbiano senso da soli
   • Ogni sezione deve poter essere estratta
   • Liste e tabelle per informazioni discrete

4. Metadati adeguati

   • Titoli chiari che descrivano il contenuto
   • Meta description accurate
   • Schema markup corretto

Punto chiave:

I sistemi RAG non leggono l’intero articolo. Estraggono solo i passaggi che sembrano rilevanti per una query. Ogni sezione dei tuoi contenuti dovrebbe funzionare da sola.

Pensa: “Se un’AI prendesse solo questo paragrafo per rispondere a una domanda, avrebbe senso da solo?”

Prospettiva da documentarista. Ottimizziamo per RAG da oltre un anno.

Cosa ha funzionato:

• Convertire documenti narrativi in formato Q&A dove possibile
• Rendere ogni sezione un’unità completa di informazione
• Aggiungere frasi tematiche chiare a ogni sezione
• Usare nomi coerenti per funzionalità e concetti

Cosa non ha funzionato:

• Spiegazioni lunghe e discorsive che si basano su ciò che viene prima
• Informazioni chiave nascoste nel quinto paragrafo di una sezione
• Titoli vaghi come “Panoramica” o “Prossimi passi”
• Dare per scontato il contesto dalle sezioni precedenti

Modello mentale:

Fai finta che i tuoi contenuti vengano sminuzzati in blocchi da 500 parole e ogni blocco debba avere senso da solo. Perché è esattamente ciò che fa RAG.

Consulente SEO qui. Spiego la differenza tra RAG e SEO.

SEO tradizionale:

• Ottimizzare per il ranking a livello di pagina
• Costruire autorità tramite backlink
• Scegliere parole chiave specifiche
• Obiettivo: posizionarsi in alto nei risultati di ricerca

Ottimizzazione RAG:

• Ottimizzare per il recupero a livello di sezione
• L’autorità conta ma in modo diverso (essere in fonti di qualità e indicizzate)
• Scegliere argomenti e concetti semanticamente
• Obiettivo: essere recuperati e citati per query rilevanti

Si sovrappongono ma non sono identici:

Una pagina può essere #1 su Google ma non essere recuperata bene da RAG (se poco strutturata).

Una pagina può essere invisibile su Google ma recuperata spesso da Perplexity (se risponde bene a domande specifiche).

La soluzione:

Fai entrambe le cose. Una buona struttura dei contenuti aiuta sia la SEO tradizionale che il recupero RAG. L’ottimizzazione RAG in più riguarda soprattutto la struttura a livello di sezione.

Prospettiva piattaforma: i diversi sistemi AI usano RAG in modo differente.

Perplexity: Puro RAG. Cerca sul web in tempo reale per ogni query. I contenuti freschi sono molto importanti.

Google AI Overviews: RAG dall’indice di ricerca Google. La SEO tradizionale conta ancora perché devi essere indicizzato.

ChatGPT: Principalmente dati di addestramento. Usa RAG solo con la navigazione attiva. Meno sensibile ai contenuti freschi.

Claude: Simile a ChatGPT. Ora ha la ricerca web ma la base sono i dati di addestramento.

Implicazioni:

Dove vuoi apparire determina su cosa puntare:

• Perplexity = contenuti freschi, ben strutturati, facilmente accessibili
• Google AI = SEO tradizionale + buona struttura
• ChatGPT = autorità di lungo termine + inclusione nei dati di addestramento

Piattaforme diverse, priorità di ottimizzazione diverse.

Nota tecnica rapida sugli “embedding” visto che ricorrono spesso.

Cosa sono gli embedding?

I tuoi contenuti vengono convertiti in una lista di numeri (tipicamente 768-1536 numeri per blocco). Questi numeri rappresentano il “significato” di quel testo.

Come li usa il recupero:

Quando fai una domanda, anche la tua domanda viene trasformata in numeri. Il sistema trova i blocchi di contenuti i cui numeri sono più simili a quelli della domanda.

Perché conta per i contenuti:

Se i tuoi contenuti sono scritti in modo confuso, gli embedding risultano “disordinati”. Se affronti chiaramente un argomento, gli embedding sono puliti e corrispondono bene alle query.

Implicazione pratica:

Scrivi chiaramente. Indica esplicitamente l’argomento. Usa una terminologia comune.

Non essere troppo “furbo” o indiretto. La matematica funziona meglio quando il significato è ovvio.

Prospettiva agenzia. Abbiamo costruito audit specifici per contenuti RAG per i nostri clienti.

Cosa valutiamo:

1. Indipendenza delle sezioni - Ogni sezione può stare in piedi da sola?
2. Chiarezza dei titoli - I titoli descrivono realmente il contenuto?
3. Posizionamento delle risposte - Le risposte chiave sono all’inizio delle sezioni?
4. Consistenza della terminologia - Stessi termini usati ovunque?
5. Crawlabile - I sistemi AI possono effettivamente accedere ai contenuti?

Problemi comuni che riscontriamo:

• Ottimi contenuti in PDF che l’AI non può accedere facilmente
• Informazioni chiave in immagini senza alt text
• Risposte importanti nascoste nel mezzo di lunghe sezioni
• Titoli che non corrispondono al contenuto (es. “Iniziare” per argomenti avanzati)

La soluzione:

Di solito ristrutturare contenuti esistenti, non crearne di nuovi. La maggior parte dei siti ha buone informazioni, ma confezionate male per il recupero RAG.

Questo thread è stato estremamente istruttivo. Ecco la mia sintesi per gli altri content marketer:

Cosa significa RAG per noi:

RAG è il modo in cui l’AI trova e usa i nostri contenuti in tempo reale. È il meccanismo dietro le citazioni AI.

Azioni chiave:

1. Strutturare i contenuti in blocchi estraibili - Ogni sezione deve funzionare da sola
2. Iniziare con le risposte - Informazioni chiave prima, spiegazioni dopo
3. Usare titoli chiari e descrittivi - Spiega all’AI di cosa tratta ogni sezione
4. Mantenere la coerenza terminologica - Stesse parole per gli stessi concetti
5. Garantire la crawlabilità - L’AI deve poter accedere ai tuoi contenuti
6. Pensare a livello di sezione, non di pagina - Ottimizza i singoli blocchi

Modello mentale:

I tuoi contenuti potrebbero essere “sminuzzati” e i singoli pezzi recuperati per domande specifiche. Ottimizza per questa realtà.

Strumenti:

Usa Am I Cited per vedere quali contenuti vengono effettivamente recuperati e citati. Fai reverse engineering di ciò che funziona.

Grazie a tutti per le spiegazioni!