Come Allineare i Team SEO e GEO per una Strategia di Ricerca Unificata

Comprendere il Cambiamento Fondamentale da SEO a GEO

Lo scenario della ricerca digitale sta subendo una trasformazione radicale che richiede alle organizzazioni di ripensare profondamente come strutturano i loro team e come misurano il successo. Search Engine Optimization (SEO) si è storicamente concentrata sull’ottimizzazione dei siti web per motori di ricerca tradizionali come Google e Bing, dove il successo era misurato principalmente tramite posizionamenti e tassi di click-through. Generative Engine Optimization (GEO), invece, si rivolge al nuovo ecosistema di piattaforme AI come ChatGPT, Perplexity, Claude e gli AI Overviews all’interno di Google stesso. L’intuizione critica che distingue le organizzazioni di successo da quelle che faticano in questa transizione è riconoscere che non si tratta di sfide separate che richiedono team separati: sono strategie interconnesse che devono essere unificate intorno a un unico principio: il comportamento dell’utente, non le piattaforme.

L’approccio tradizionale di costruire team isolati per ogni canale è diventato obsoleto. Quando gli utenti cercano informazioni, non distinguono più tra Google, ChatGPT o Perplexity. Vogliono solo risposte, indipendentemente da dove arrivino. Questa realtà comportamentale richiede che i tuoi team SEO e GEO operino in pieno allineamento, con obiettivi condivisi e flussi di lavoro integrati. Le organizzazioni vincenti nello scenario della ricerca frammentata di oggi sono quelle che hanno smesso di chiedersi “Come ottimizziamo per ChatGPT rispetto a Google?” e hanno iniziato a chiedersi “Quali contenuti servono ai nostri utenti, indipendentemente da dove cercano?” Questo cambio di prospettiva modifica tutto: struttura dei team, strategia dei contenuti e metriche di successo.

Abbattere i Silos Organizzativi

Il primo e più critico passo per allineare i team SEO e GEO è eliminare i silos strutturali che li mantengono indipendenti. Molte organizzazioni hanno ancora team separati con strutture di reporting, budget e KPI diversi. Questa frammentazione genera inefficienze, sforzi duplicati e priorità in conflitto. Le aziende più lungimiranti stanno invece creando strutture organizzative unificate dove professionisti SEO e GEO lavorano insieme sin dall’inizio, e non come aggiunta alle strategie reciproche.

L’approccio più efficace prevede l’istituzione di una posizione di leadership unica—spesso chiamata Responsabile Generative Engine Optimization o Responsabile Crescita Organica—che supervisiona sia le iniziative SEO tradizionali sia quelle GEO. Questa figura risponde direttamente al Chief Marketing Officer o al Responsabile della Crescita, assicurando che la strategia di visibilità nella ricerca sia trattata come funzione aziendale centrale e non solo come canale tattico. Sotto questa leadership, i team dovrebbero essere organizzati per funzione e non per piattaforma. Invece di avere un “team SEO Google” e un “team ottimizzazione ChatGPT”, struttura i team intorno alle competenze principali: Relevance Engineering, Ottimizzazione dei Contenuti, Infrastruttura Tecnica, Analytics e Misurazione e Costruzione dell’Autorità del Brand. Ciascuna di queste funzioni contribuisce simultaneamente alla visibilità su tutte le piattaforme di ricerca.

Questa organizzazione per funzione fa sì che ogni membro del team comprenda come il proprio lavoro contribuisce alla visibilità su tutte le piattaforme di ricerca. Un ottimizzatore di contenuti che lavora su una pagina prodotto non pensa solo al ranking delle keyword, ma ottimizza simultaneamente per la comprensione semantica da parte dei sistemi AI. Uno specialista tecnico che implementa dati strutturati non aiuta solo Google a comprendere la pagina, ma fornisce l’informazione contestuale che i sistemi AI necessitano per citare con sicurezza i contenuti.

Stabilire Metriche Unificate e Misurazione del Successo

Uno dei maggiori ostacoli all’allineamento dei team è la discrepanza tra le metriche SEO tradizionali e quelle GEO. I team SEO hanno storicamente misurato il successo tramite posizionamenti, traffico organico e conversioni. Queste metriche avevano senso in un mondo in cui gli utenti cliccavano sui siti. Tuttavia, nell’ambiente di ricerca guidato dall’AI, queste metriche tradizionali diventano incomplete o persino fuorvianti. Quando gli utenti ottengono risposte direttamente da ChatGPT o Perplexity senza visitare il tuo sito, le metriche di traffico tradizionali non catturano il valore che fornisci.

Le organizzazioni di successo stanno espandendo i loro framework di misurazione includendo nuovi indicatori di performance rilevanti nell’era AI. Piuttosto che abbandonare le metriche tradizionali, le integrano con nuove. La frequenza di crawl dei bot da ChatGPT, Perplexity e altre piattaforme AI indica se i tuoi contenuti stanno interessando i sistemi AI. Il monitoraggio delle citazioni rivela dove e come il tuo brand appare nelle risposte AI, incluso il contesto e il sentiment di tali menzioni. I rapporti impression-to-engagement misurano come la visibilità si traduce in interazioni significative oltre alle semplici visualizzazioni di pagina. L’analisi del sentiment sugli output LLM mostra se i sistemi AI rappresentano il tuo brand positivamente, in modo neutro o negativo.

La chiave dell’allineamento è stabilire queste metriche a livello organizzativo e renderle visibili sia ai team SEO che GEO. Quando entrambi i team sono valutati sugli stessi KPI—inclusi metriche tradizionali come le conversioni insieme a nuove metriche come il conteggio delle citazioni AI—iniziano naturalmente a collaborare anziché competere. Una dashboard unificata che mostra la performance su tutte le piattaforme di ricerca crea responsabilità e incoraggia la risoluzione dei problemi in modo trasversale. Se le citazioni diminuiscono mentre il ranking rimane stabile, il team può indagare se il problema riguarda la struttura dei contenuti, l’autorità del brand o i cambiamenti nelle modalità di sourcing delle informazioni da parte dei sistemi AI.

Costruire Ecosistemi di Contenuti Unificati

Il cambiamento operativo più importante per l’allineamento dei team è il passaggio dalla creazione di contenuti isolati alla costruzione di ecosistemi di contenuti interconnessi. La SEO tradizionale spesso portava a contenuti a silos: un post che mirava a una keyword, una pagina prodotto a un’altra, con scarsa connessione tra loro. Questo approccio non funziona nell’era AI perché i sistemi AI devono capire come i diversi contenuti si relazionano tra loro per sostenere una struttura di conoscenza coerente.

La strategia di contenuto unificata richiede la creazione di contenuti pilastro—pezzi sostanziali e autorevoli che fungano da destinazione—sostenuti da asset complementari su tutti i canali. Ad esempio, una guida completa sulle “pratiche aziendali sostenibili” diventa il pilastro. A supporto ci sono post su aspetti specifici, contenuti social che evidenziano i punti chiave, pagine FAQ che rispondono alle domande comuni e video che spiegano visivamente i concetti. Quando i sistemi AI incontrano questo ecosistema, possono sintetizzare informazioni da più fonti comprendendone le relazioni. Questo approccio interconnesso aumenta la probabilità che il tuo brand diventi la fonte primaria citata nelle risposte AI.

La sfida di allineamento qui è assicurare che team di contenuto, specialisti SEO e specialisti GEO collaborino nella pianificazione dei contenuti invece di lavorare in modo indipendente. Un calendario editoriale deve mappare esplicitamente come i diversi pezzi si supportano a vicenda e contribuiscono alla visibilità complessiva sulle piattaforme. Quando si crea un post, il team deve valutare simultaneamente: Come sostiene il nostro contenuto pilastro? Quali relazioni semantiche dobbiamo instaurare? Come strutturare questo contenuto affinché sia facilmente estratto e citato dai sistemi AI? Quali contenuti complementari dovremmo realizzare? Questo pensiero integrato previene la creazione di contenuti ridondanti o in conflitto e garantisce il massimo impatto su tutte le piattaforme di ricerca.

Implementare Schema Markup Strategico e Settoriale

I dati strutturati sono sempre stati importanti per la SEO, ma diventano assolutamente fondamentali per l’allineamento GEO. Il markup generico degli articoli non basta per i sistemi AI. Serve un markup strutturato profondo e contestuale per far comprendere ai sistemi AI cosa rappresentano realmente i tuoi contenuti e perché sono autorevoli. Qui i team SEO e GEO devono lavorare a stretto contatto, perché la strategia di implementazione dello schema deve servire sia la ricerca tradizionale che i sistemi AI contemporaneamente.

Uno schema markup strategico va ben oltre l’aggiunta di JSON-LD alle pagine. Richiede un’implementazione attenta che rifletta la profondità e la complessità dei tuoi contenuti reali. Per i contenuti sanitari, questo può significare implementare schema che specifichi le credenziali dell’autore, la data della revisione medica e le condizioni o i trattamenti discussi. Per l’eCommerce, significa fornire informazioni dettagliate sul prodotto come disponibilità, prezzo, recensioni e specifiche in formato strutturato. Per i servizi finanziari, significa segnalare chiaramente disclaimer, informazioni regolamentari e qualifiche dei consulenti.

L’allineamento tra i team SEO e GEO avviene quando entrambi comprendono che lo schema ha una doppia funzione: aiuta i motori tradizionali a mostrare rich result e aiuta i sistemi AI a comprendere il contesto e a prendere decisioni di citazione più sicure. Quando un sistema AI incontra uno schema ben implementato, può citare i tuoi contenuti con fiducia perché i dati strutturati forniscono verifica e contesto. Un Relevance Engineer e uno specialista SEO dovrebbero collaborare per mappare i requisiti di schema per ogni tipo di contenuto, assicurando che l’implementazione sia coerente, accurata e completa. La validazione regolare dello schema intercetta errori prima che confondano i crawler AI e riducano le probabilità di citazione.

Applicare i Fondamenti SEO alla Ricerca AI

Un’intuizione fondamentale per l’allineamento dei team è riconoscere che i fondamenti SEO restano validi nell’era AI. Il mito che “la SEO è morta” riaffiora con ogni cambiamento di algoritmo, ma è ancora una volta sbagliato. Le keyword contano ancora. La qualità dei contenuti conta ancora. L’autorevolezza conta ancora. La differenza è che questi fondamenti ora si estendono oltre la ricerca tradizionale, includendo anche la ricerca AI. Questa consapevolezza permette ai professionisti SEO di passare ai ruoli GEO senza abbandonare le proprie competenze—stanno applicando principi collaudati su una nuova piattaforma.

Il monitoraggio delle keyword resta essenziale perché se sei in prima pagina su Google per una keyword target, hai molte più probabilità di essere citato negli LLM e negli AI Overview. La strategia non è cambiata; si è semplicemente estesa. I professionisti SEO sono nella posizione ideale per guidare questa transizione perché sanno lavorare con l’ambiguità, collaborare tra team e interpretare dati imperfetti—esattamente ciò di cui le organizzazioni hanno bisogno ora. La responsabilità fondamentale resta la stessa: educare i sistemi di ricerca su cosa rappresentano i tuoi contenuti e perché sono importanti. Che tu stia ottimizzando per l’algoritmo di Google o per il retrieval system di ChatGPT, il lavoro di base è identico.

Questo principio di allineamento significa che ai team SEO non dovrebbe essere chiesto di abbandonare le proprie competenze o metriche. Dovrebbero invece essere invitati ad ampliare il proprio pensiero. Una strategia di posizionamento keyword che funziona su Google crea anche la base per la visibilità AI. I contenuti che si posizionano bene per una query sono quelli che probabilmente i sistemi AI recupereranno e citeranno. I miglioramenti SEO tecnici che aiutano Google a scansionare il sito aiutano anche i bot AI a scoprire ed elaborare i contenuti. Inquadrando la GEO come estensione della SEO e non sostituzione, le organizzazioni possono valorizzare le competenze esistenti mentre costruiscono nuove capacità.

Creare Ruoli Ibridi e Sviluppo delle Competenze

L’allineamento dei team SEO e GEO richiede la creazione di nuovi ruoli che facciano da ponte tra la ricerca tradizionale e quella generativa. Le organizzazioni non possono semplicemente rinominare gli specialisti SEO come “specialisti GEO” e aspettarsi risultati. Servono nuove competenze, che però si costruiscono sulle basi della SEO. Il ruolo nuovo più critico è il Relevance Engineer, che combina conoscenze tecniche SEO tradizionali con comprensione di come i sistemi AI processano e recuperano informazioni. Questa figura comprende la ricerca semantica, il natural language processing, gli embeddings vettoriali e come strutturare i contenuti per la comprensione delle macchine mantenendo la leggibilità umana.

Un Retrieval Analyst è specializzato nel capire come i sistemi AI selezionano, sintetizzano e citano le informazioni. Analizza perché i contenuti dei competitor vengono citati più dei tuoi, monitora le performance a livello di passaggio sulle piattaforme AI e traduce i risultati in strategie di ottimizzazione. Un AI Strategist guida il piano generale su come il brand si presenta nell’intero ecosistema AI, collegando obiettivi di business ed esecuzione tecnica. Questi ruoli non sostituiscono gli specialisti SEO tradizionali; li completano. Un Content Optimization Specialist si concentra ancora su markup semantico e ottimizzazione delle entità, ma ora con attenzione esplicita a come i sistemi AI analizzeranno e comprenderanno i contenuti.

Lo sviluppo delle competenze richiesto per l’allineamento include comprensione NLP (Natural Language Processing), Python per analisi dati e automazione, prompt engineering, embeddings vettoriali e ricerca semantica e fondamenti di data science. Non tutti i membri devono possedere tutte queste skill, ma il team nel suo insieme deve coprirle in profondità. Le organizzazioni dovrebbero investire nella formazione dei professionisti SEO esistenti in queste aree invece di assumere solo all’esterno. Uno specialista SEO esperto con cinque anni di conoscenza degli algoritmi Google può imparare più rapidamente NLP ed embeddings rispetto a un junior data scientist che deve apprendere la strategia SEO. Questo approccio preserva il know-how interno mentre si costruiscono nuove competenze.

Stabilire Comunicazione e Workflow Condivisi

L’allineamento pratico richiede canali di comunicazione e workflow condivisi, per evitare che i team SEO e GEO operino in isolamento. Riunioni settimanali cross-funzionali in cui entrambi i team analizzano dati di performance, discutono opportunità di ottimizzazione e si allineano sulle priorità sono essenziali. Questi incontri dovrebbero includere rappresentanti di contenuto, tecnico, analytics e autorità brand per garantire decisioni olistiche. Quando viene rilevato un calo nelle citazioni AI, tutto il team deve investigare insieme, invece di pensare che sia un problema altrui.

Documentazione e knowledge base condivise evitano duplicazioni di sforzi e garantiscono che le scoperte di un team siano utili anche all’altro. Quando un Relevance Engineer scopre che una certa struttura di contenuto migliora significativamente il retrieval AI, questa conoscenza deve essere documentata e applicata a tutta la produzione di contenuti. Quando uno specialista SEO individua un’opportunità keyword ad alto volume, il team GEO deve valutare in parallelo il potenziale per la visibilità AI. Strumenti di project management condivisi che tracciano le iniziative su entrambi i fronti SEO e GEO assicurano priorità allineate e uso efficiente delle risorse.

Le organizzazioni di maggior successo stabiliscono un calendario editoriale unificato che mappa come i diversi contenuti si supportino a vicenda e contribuiscano alla visibilità su tutte le piattaforme. Invece di calendari separati per post, pagine prodotto e social, un calendario unificato mostra come tutto sia connesso e in funzione della strategia globale. Questo evita la creazione di contenuti in conflitto e garantisce che ogni contenuto sia ottimizzato per il massimo impatto su tutte le piattaforme di ricerca. Retrospettive regolari in cui il team analizza cosa ha funzionato e cosa no—su ricerca tradizionale e AI—creano un ciclo di miglioramento continuo che avvantaggia entrambe le funzioni.

Misurare il Successo: La Dashboard Integrata

La misura definitiva dell’allineamento tra i team SEO e GEO è la creazione di una dashboard di performance integrata che mostra come entrambe le funzioni contribuiscano agli obiettivi di business complessivi. Questa dashboard dovrebbe riportare le metriche SEO tradizionali come ranking e traffico organico insieme alle nuove metriche GEO come conteggio citazioni e attività dei bot. Deve mostrare come i contenuti performano sulle diverse piattaforme di ricerca e come i cambiamenti in un’area influenzano le prestazioni nelle altre. Quando la leadership può vedere che un’iniziativa di ottimizzazione dei contenuti migliora contemporaneamente ranking, traffico organico e citazioni AI, il valore dell’allineamento diventa innegabile.

La dashboard dovrebbe anche evidenziare le relazioni tra le metriche. Quando il ranking migliora ma non le citazioni, significa che il contenuto si posiziona per le keyword giuste ma non è strutturato per essere citato dai sistemi AI. Quando aumentano le citazioni ma non il traffico, può indicare che i sistemi AI stanno usando i tuoi contenuti senza però linkarli, il che può suggerire la necessità di segnali di autorità brand più forti. Queste intuizioni emergono solo quando i team SEO e GEO guardano i dati insieme e pongono domande in modo collaborativo.

Avere successo nell’allineamento dei team SEO e GEO significa creare un’organizzazione in cui la strategia di visibilità nella ricerca sia unificata, in cui i team collaborino invece di competere e in cui ogni decisione sia presa considerando l’impatto sulla visibilità ovunque i clienti cerchino. Questo allineamento non avviene dall’oggi al domani, ma le organizzazioni che si impegnano ad abbattere i silos, stabilire metriche condivise e costruire workflow integrati si troveranno molto avanti rispetto ai concorrenti che operano ancora con strategie di ricerca frammentate.