Continuo a vedere “RAG” ovunque nelle discussioni sulla ricerca AI e mi sento stupido a chiederlo, ma sinceramente non capisco cosa sia o perché sia importante.
Quello che ho capito:
Quello che non capisco:
Qualcuno può spiegarmelo come se avessi 5 anni? O almeno come se fossi un marketer senza laurea in informatica?
Ottima domanda! Lascia che te lo spieghi davvero in modo semplice.
Il problema che RAG risolve:
L’AI tradizionale (come ChatGPT senza ricerca) è come una persona che ha letto molti libri anni fa. Può rispondere alle domande basandosi sulla memoria, ma:
Cosa fa RAG:
RAG è come dare a quella persona l’accesso a una biblioteca MENTRE risponde alla tua domanda.
Invece di usare solo la memoria:
Significato dell’acronimo:
Quindi RAG = “Generazione di risposte potenziata che include prima la ricerca di informazioni”
Perché è importante per il marketing:
Con RAG, i sistemi AI cercano ATTIVAMENTE il tuo contenuto sul web. Se il tuo contenuto è trovabile, ben strutturato e risponde chiaramente alle domande, i sistemi RAG lo recuperano e lo citano.
Ecco perché “ottimizzare per RAG” è una cosa – vuoi che il tuo contenuto sia ciò che l’AI trova quando ricerca.
Esatto!
Panoramica delle piattaforme:
| Piattaforma | Stato RAG | Cosa significa |
|---|---|---|
| Perplexity | Sempre RAG | Cerca sempre sul web, cita sempre le fonti |
| ChatGPT (base) | No RAG | Solo memoria, limite di conoscenza |
| ChatGPT Search | RAG quando abilitato | Cerca sul web tramite Bing quando lo attivi |
| Google AI Overviews | Simile a RAG | Recupera dall’indice di Google |
| Claude (base) | No RAG | Solo memoria |
| Claude (con strumenti) | Può usare RAG | Cerca quando ha accesso |
Differenza di accuratezza:
RAG migliora l’accuratezza in media del 40% perché l’AI cita fonti reali invece di indovinare dalla memoria.
Implicazioni per il marketing:
I sistemi basati su RAG sono dove sta l’opportunità. Cercano attivamente i tuoi contenuti. Gli LLM di base hanno già la loro conoscenza “bloccata” – non puoi cambiare ciò che hanno appreso durante l’addestramento.
Aggiungo la prospettiva pratica per il marketing:
Perché RAG cambia la strategia dei contenuti:
Vecchio approccio (LLM di base):
Approccio RAG (Perplexity, ChatGPT Search):
Come “ottimizzare per RAG”:
Essere trovabili
Essere recuperabili
Essere citabili
Essere accurati
Il cambio di mentalità:
Pensa ai sistemi RAG come assistenti di ricerca che cercano attivamente la fonte migliore da citare. Sii quella fonte.
La sveglia RAG per chi si occupa di SEO:
Cosa ho imparato a mie spese:
Ho ottimizzato il sito di un cliente per la SEO tradizionale. Era primo per le parole chiave principali. Ottimo!
Poi abbiamo controllato Perplexity. Nonostante il primo posto, non venivano citati. Un concorrente al quarto posto veniva invece citato.
Perché?
Il sistema RAG di Perplexity ha recuperato più fonti, le ha valutate e ha deciso che il risultato #4 rispondeva meglio alla domanda.
La nostra pagina #1 era ottimizzata per il ranking (densità di parole chiave, meta tag, ecc.) ma non per RAG (risposte chiare, copertura completa, contenuto estraibile).
La lezione:
Ai sistemi RAG interessa la QUALITÀ DELLA RISPOSTA, non la posizione in classifica.
Puoi essere primo e non venire mai citato. Puoi essere decimo e venire citato sempre.
È un gioco diverso con regole diverse.
Nuova checklist di ottimizzazione:
Se la risposta è sì a tutto, sei ottimizzato per RAG.
Esempio reale di RAG in azione:
La query: “Qual è il miglior CRM per piccole imprese?”
Cosa fa Perplexity (RAG):
Cosa vedi:
“Per le piccole imprese, le migliori opzioni CRM includono HubSpot CRM (piano gratuito, ottimo per principianti) [1], Salesforce Essentials (scalabile, funzioni enterprise) [2] e Zoho CRM (economico, completo) [3]…”
Con link alle fonti [1], [2], [3]
L’opportunità di ottimizzazione:
Se il tuo contenuto:
…hai la possibilità di essere [1], [2] o [3].
Se il tuo contenuto è solo marketing vago? Non verrà recuperato.
Questo è RAG in pratica.
Dettaglio tecnico che conta per chi fa marketing:
Come RAG recupera effettivamente i contenuti:
RAG usa qualcosa chiamato “vector search” o “ricerca semantica”.
Vecchio metodo (ricerca per parola chiave): Query: “miglior CRM piccola impresa” Cerca: Pagine che contengono esattamente quelle parole
Metodo RAG (ricerca semantica): Query: “miglior CRM piccola impresa” Cerca: Pagine che trattano il CONCETTO delle soluzioni CRM adatte alle aziende più piccole
Perché è importante:
La tua pagina non deve contenere esattamente le stesse parole chiave. Deve corrispondere semanticamente a ciò che chiedono gli utenti.
Una pagina intitolata “I migliori software di Customer Relationship Management per aziende in crescita” può corrispondere a “miglior CRM piccola impresa” se il contenuto è semanticamente rilevante.
Implicazioni per l’ottimizzazione:
Basta con il keyword stuffing. Inizia a rispondere in modo completo alle domande.
I sistemi RAG comprendono il significato, non solo le parole.
Come spieghiamo RAG ai clienti:
La versione semplice:
“Google ti mostra un elenco di siti web. Perplexity legge quei siti PER TE e ti dice cosa dicono.”
Perché è importante:
“Se Perplexity legge il tuo sito e gli piace quello che trova, ti raccomanderà agli utenti. Se trova solo frasi di marketing vaghe, raccomanderà invece il tuo concorrente.”
Azioni da fare:
Risposta del cliente:
“Quindi è come ottimizzare per un ricercatore molto intelligente invece che per un algoritmo?”
“Esatto.”
Perché RAG è il futuro e perché dovresti interessartene ora:
La traiettoria:
Cosa significa:
La maggior parte della ricerca AI sarà basata su RAG entro 2 anni. Anche i modelli base stanno acquisendo capacità di ricerca.
La finestra di opportunità:
Ora, la maggior parte dei marketer non capisce RAG. Stanno ancora ottimizzando per le parole chiave.
Se capisci RAG e ottimizzi di conseguenza, hai un vantaggio di 12-24 mesi sulla concorrenza.
Quando tutti capiranno, avrai già autorità nei sistemi RAG.
Il costo dell’attesa:
I concorrenti che ottimizzano per RAG ora verranno citati di più, costruiranno autorità e diventeranno le fonti predefinite che l’AI raccomanda.
Recuperare nel 2027 sarà molto più difficile che guidare nel 2026.
Questo thread è stato incredibilmente utile! Finalmente ci sono arrivato.
Ora ho capito:
RAG = AI che cerca informazioni invece di usare solo la memoria
Punti chiave:
Cosa farò:
Non è solo una parola alla moda – è davvero così che ora funziona la ricerca AI. Grazie a tutti per la spiegazione!
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Traccia quando i tuoi contenuti vengono recuperati e citati da sistemi AI basati su RAG come Perplexity e ChatGPT Search. Comprendi la tua visibilità AI.
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