Strategia di contenuti AI-first: è davvero diversa dal content marketing tradizionale o solo un rebranding?

Ottima domanda, ed è giusto essere scettici. Spiego cosa cambia davvero:

Cosa resta uguale:

• Fondamenta della qualità dei contenuti
• Autorevolezza e competenza
• Copertura completa
• Buona struttura

Cosa cambia davvero:

1. Metrica di successo: Citazioni vs Clic

Tradizionale: “Le persone hanno trovato e cliccato sui nostri contenuti?” AI-first: “I sistemi AI hanno citato i nostri contenuti nelle risposte?”

Sembra sottile ma cambia tutto in termini di misurazione e ottimizzazione.

2. Formato dei contenuti: Ottimizzato per l’estrazione

Tradizionale: Il contenuto scorre come una narrazione coesa per i lettori umani
AI-first: Il contenuto è strutturato in modo che l’AI possa estrarre blocchi specifici che abbiano senso da soli

3. Pubblico: Macchine + Umani

Tradizionale: Ottimizzazione principalmente per umani
AI-first: Ottimizzazione per come i sistemi AI analizzano i contenuti E per come li consumano gli umani

4. Distribuzione: Canali diversi

Tradizionale: Posizionarsi su Google → ottenere traffico
AI-first: Essere citati nelle risposte AI → ottenere brand awareness + un po’ di traffico

Le differenze pratiche sono reali, ma la qualità di base resta la stessa.

Siamo passati ad “AI-first” 6 mesi fa. Ecco cosa è realmente cambiato nel nostro processo:

Prima (tradizionale):

1. Ricerca delle parole chiave
2. Analisi dei contenuti dei competitor
3. Scrittura dell’articolo completo
4. Aggiunta degli elementi SEO (meta, intestazioni)
5. Pubblicazione e link building

Dopo (AI-first):

1. Ricerca delle query (quali domande fanno le persone all’AI?)
2. Analisi delle risposte AI (cosa dice attualmente l’AI?)
3. Struttura a domande e risposte con sezioni estraibili
4. Scrivere risposte complete con citazioni
5. Aggiunta del markup schema (FAQ, HowTo, ecc.)
6. Pubblicazione e monitoraggio delle citazioni AI

I cambiamenti principali:

• Ricerchiamo le risposte AI, non solo le keyword
• Struttura più modulare (sezioni autonome)
• Citiamo esplicitamente le fonti (l’AI rispetta i contenuti citati)
• La metrica di successo sono le citazioni, non solo il ranking

Non è rivoluzionario, ma è sicuramente diverso.

Parere sincero: 80% sovrapposizione, 20% davvero nuovo.

L’80% di sovrapposizione (fondamenta di buon contenuto):

• Essere autorevoli
• Essere completi
• Essere accurati
• Essere ben strutturati
• Dimostrare competenza

Il 20% davvero nuovo:

1. Indipendenza delle sezioni – Ogni sezione utilizzabile senza contesto
2. Affermazioni di fatto esplicite – L’AI preferisce “X è Y” e non “si dice che X potrebbe essere Y”
3. Schema per l’AI – FAQ, HowTo e Article schema contano di più
4. Monitoraggio delle citazioni – Una metrica di successo completamente nuova
5. Ottimizzazione specifica per piattaforma – Perplexity vuole contenuti freschi, ChatGPT vuole autorevolezza

Il mio punto di vista:

Se facevi già buona SEO prima, sei già all’80% del percorso. Il 20% di aggiustamento è reale ma non enorme.

Ma se non facevi una buona SEO prima… AI-first non ti salverà. I fondamentali contano ancora.

Prospettiva da agenzia: abbiamo riformulato tutta la nostra offerta di contenuti in ottica AI-first. Ecco perché è più di un rebranding:

Le conversazioni coi clienti sono cambiate:

Prima: “Come ci posizioniamo per [keyword]?”
Dopo: “Come compariamo quando qualcuno chiede all’AI di [argomento]?”

La misurazione è cambiata:

Prima: Posizionamenti, traffico, conversioni
Dopo: Citazioni, share of voice AI, menzioni del brand nelle AI

La strategia è cambiata:

Prima: Contenuti costruiti attorno alle keyword
Dopo: Contenuti costruiti attorno alle domande che le persone fanno all’AI

Il vero cambiamento:

Si passa da “competere per posizioni in classifica” a “diventare la fonte che l’AI si fida e cita”.

Questo è un cambio di paradigma reale, anche se l’esecuzione si sovrappone molto.

Prospettiva documentazione tecnica:

Per la documentazione, l’AI-first è un cambiamento più grande che per i contenuti di marketing.

Perché:

Le documentazioni erano tradizionalmente scritte per una lettura sequenziale – costruire i concetti e poi applicarli.

L’AI estrae sezioni arbitrarie senza contesto. Una pagina che spiega “come configurare l’autenticazione” potrebbe essere estratta senza il contesto “cos’è l’autenticazione”.

Le nostre modifiche:

• Ogni sezione inizia con un breve contesto
• Esempi di codice auto-contenuti (non dipendenti da sezioni precedenti)
• Ogni intestazione risponde a una domanda specifica
• Abbiamo aggiunto blocchi “Prerequisiti” espliciti per dare contesto

Il risultato:

Le nostre documentazioni ora compaiono costantemente negli assistenti AI per sviluppatori. Gli sviluppatori chiedono a Copilot o ChatGPT come usare il nostro prodotto e ricevono risposte accurate.

Questo è il valore concreto di AI-first.

Controprospettiva: penso che stiamo complicando troppo la questione.

La realtà:

Un buon contenuto è un buon contenuto. Testi chiari, completi e autorevoli hanno sempre funzionato per la SEO e funzioneranno per l’AI.

Il rischio di “AI-first”:

Creare contenuti ottimizzati per le macchine ma scomodi per gli umani. Se scrivi contenuti in formato Q&A robotico che nessuno trova piacevoli da leggere, hai perso la bussola.

Il mio approccio:

Scrivi prima per gli umani. Struttura chiaramente. Sii completo. Aggiungi i markup opportuni.

AI-first come mentalità? Sì. AI-first a scapito della leggibilità umana? Quello è un errore.

Questa discussione è stata davvero chiarificatrice. Ecco la mia sintesi:

La strategia AI-first è diversa dal content marketing tradizionale?

In parte, ma non in modo radicale.

Cosa resta uguale:

• Fondamenta della qualità (autorevolezza, accuratezza, completezza)
• Importanza della buona struttura
• Dimostrazione di competenza
• Scrittura user-centric

Cosa è davvero diverso:

• Metrica di successo: citazioni vs clic
• Design delle sezioni: blocchi estraibili e autonomi
• Approccio di ricerca: risposte AI, non solo keyword
• Misurazione: share of voice AI, monitoraggio delle citazioni
• Consapevolezza della piattaforma: i diversi sistemi AI hanno preferenze diverse

La mia conclusione:

Se facevamo bene il content marketing prima, siamo già quasi a posto. Il cambiamento è evolutivo, non rivoluzionario.

Ma le metriche e i criteri di successo SONO diversi. Dobbiamo aggiungere il monitoraggio delle citazioni (Am I Cited o simili) e iniziare a pensare allo “share of voice AI” come KPI.

Cosa cambierò:

1. Aggiungere il monitoraggio delle citazioni AI al nostro stack di misurazione
2. Ricercare le risposte AI quando pianifichiamo i contenuti
3. Strutturare i contenuti con sezioni estraibili
4. Continuare tutto ciò che già facevamo bene

Grazie a tutti per i punti di vista!

Un’ulteriore dimensione: AI-first riguarda dove sta andando la scoperta dei contenuti, non solo dove si trova oggi.

Oggi Google domina ancora. La SEO tradizionale conta ancora di più.

Ma la traiettoria è chiara. La ricerca AI cresce; la ricerca tradizionale è stabile.

“AI-first” significa in parte ottimizzare per gli attuali sistemi AI, ma anche posizionarsi per un futuro in cui l’AI sarà l’interfaccia principale di scoperta.

I brand che trattano questa come una moda saranno quelli che rincorrono tra 3 anni.