L’intento informativo si riferisce alle query di ricerca in cui gli utenti cercano conoscenze, risposte o informazioni su un argomento senza l’obiettivo immediato di effettuare un acquisto o visitare un sito web specifico. Queste ricerche tipicamente iniziano con parole interrogative come ‘come’, ‘cosa’, ‘perché’ o ‘dove’ e rappresentano circa il 52,65% di tutte le query di ricerca, rendendole il tipo di intento di ricerca più comune.
L'intento informativo si riferisce alle query di ricerca in cui gli utenti cercano conoscenze, risposte o informazioni su un argomento senza l'obiettivo immediato di effettuare un acquisto o visitare un sito web specifico. Queste ricerche tipicamente iniziano con parole interrogative come 'come', 'cosa', 'perché' o 'dove' e rappresentano circa il 52,65% di tutte le query di ricerca, rendendole il tipo di intento di ricerca più comune.
L’intento informativo è lo scopo sottostante una query di ricerca quando un utente cerca conoscenze, risposte o informazioni su un argomento specifico senza l’obiettivo immediato di effettuare un acquisto, visitare un sito web particolare o completare una transazione. Quando qualcuno digita una query in un motore di ricerca con intento informativo, sta fondamentalmente cercando di imparare qualcosa di nuovo, comprendere un concetto, trovare risposte a domande o raccogliere dati per prendere decisioni informate. Questo rappresenta il tipo di intento di ricerca più comune, rappresentando il 52,65% di tutte le query di ricerca nel 2025 e attivando l’88,1% delle AI Overviews nei motori di ricerca generativi. Le query informative tipicamente iniziano con parole interrogative come “come”, “cosa”, “perché”, “dove”, “quando” o “il modo migliore per”, e riflettono utenti che si trovano nelle fasi iniziali o intermedie del loro percorso di ricerca, spesso definite fase di “awareness” o “considerazione” nel customer journey.
Il concetto di intento di ricerca si è evoluto significativamente dai primi giorni dei motori di ricerca. Negli anni ’90 e nei primi anni 2000, i motori di ricerca abbinavano principalmente parole chiave senza comprendere l’intento dell’utente, restituendo spesso risultati non pertinenti. Con l’avanzare della tecnologia di ricerca, soprattutto con l’introduzione da parte di Google della comprensione semantica tramite algoritmi come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), i motori di ricerca sono diventati sempre più sofisticati nell’interpretare ciò che gli utenti intendono effettivamente piuttosto che ciò che digitano. La formalizzazione delle categorie di intento di ricerca—informativo, navigazionale, commerciale e transazionale—è emersa come un quadro critico per i professionisti SEO e i content strategist. Oggi, con l’ascesa dei motori di ricerca generativi AI come ChatGPT, Perplexity e la modalità AI di Google, l’intento informativo è diventato ancora più importante poiché questi sistemi sono progettati specificamente per rispondere a domande e fornire informazioni direttamente agli utenti. Le ricerche mostrano che oltre il 71,5% dei consumatori statunitensi ora utilizza strumenti di ricerca basati su AI per query informative, cambiando radicalmente il modo in cui i brand devono affrontare la strategia dei contenuti. L’evoluzione riflette un cambiamento più ampio dal semplice abbinamento di parole chiave al matching dell’intento, dove comprendere il vero obiettivo dell’utente è diventato più prezioso che ottimizzare per parole specifiche.
| Tipo di Intento | Obiettivo Utente | Esempi di Query | Formato dei Contenuti | Fase di Conversione | Visibilità AI |
|---|---|---|---|---|---|
| Informativo | Imparare, comprendere, ricercare | “Come riparare un rubinetto che perde”, “Cos’è la SEO”, “Migliori strumenti di produttività” | Articoli di blog, guide, FAQ, tutorial | Awareness/Prima considerazione | 88,1% delle AI Overviews |
| Navigazionale | Trovare un sito o una pagina specifica | “Login Facebook”, “Yoast SEO”, “Homepage Amazon” | Homepage, pagine brandizzate, pagine di login | Accesso diretto | Tasso di citazione AI inferiore |
| Commerciale | Ricerca prima della decisione d’acquisto | “Migliori fotocamere 2025”, “iPhone vs Samsung”, “Alternative a Photoshop” | Articoli comparativi, recensioni, guide all’acquisto | Considerazione intermedia | 14,5% delle ricerche |
| Transazionale | Completare un’azione o un acquisto | “Acquista scarpe da corsa”, “Abbonamento Netflix”, “Prenota hotel vicino a me” | Pagine prodotto, checkout, landing page | Decisione/Acquisto | 0,69% delle ricerche |
L’intento informativo opera tramite sofisticati processi di elaborazione del linguaggio che vanno ben oltre il semplice abbinamento di parole chiave. Quando un utente inserisce una query informativa, i motori di ricerca moderni e i sistemi AI analizzano molteplici segnali per capire il vero intento dietro la ricerca. Questi segnali includono le parole specifiche utilizzate (modificatori interrogativi come “come”, “cosa”, “perché”), il contesto delle ricerche precedenti nella sessione dell’utente, la posizione e il tipo di dispositivo dell’utente, e i pattern storici di come sono state risposte query simili. I motori di ricerca utilizzano la comprensione semantica per riconoscere che query come “come riparare un rubinetto che perde” e “riparazione rubinetto che perde” hanno lo stesso intento informativo anche se la terminologia è diversa. Nei sistemi di ricerca alimentati da AI, questo processo diventa ancora più sofisticato attraverso ciò che i ricercatori chiamano query fan-out, in cui una singola query informativa viene suddivisa in decine di micro-domande che il sistema AI esplora per costruire una risposta completa. Ad esempio, una query come “migliori strumenti di project management” può essere espansa in sotto-query su prezzi, integrazioni, facilità d’uso, funzionalità di collaborazione e casi d’uso specifici. Il sistema AI quindi recupera passaggi da fonti diverse che affrontano questi diversi aspetti, li valuta per rilevanza e credibilità e li sintetizza in una risposta coerente. Questa analisi a livello di passaggio significa che anche un singolo paragrafo dei tuoi contenuti può essere selezionato e citato se risponde precisamente a uno di questi micro-intenti, rendendo la struttura e la chiarezza dei contenuti fondamentali per la visibilità.
Dal punto di vista aziendale, l’intento informativo rappresenta sia un’opportunità che una sfida per brand e creatori di contenuti. Sebbene le query informative non portino direttamente a conversioni immediate, sono essenziali per costruire awareness del brand, stabilire autorità e intercettare utenti nelle fasi iniziali del loro percorso decisionale. Le ricerche dimostrano che i consumatori in cima al funnel effettuano il maggior numero di ricerche informative, cioè sono potenziali clienti che non hanno ancora deciso cosa vogliono o quale brand scegliere. Creando contenuti informativi di valore, i brand possono posizionarsi come risorse affidabili e leader di pensiero nel proprio settore, costruendo credibilità che influenza le decisioni d’acquisto future. Ad esempio, un’azienda software che pubblica guide complete su “come scegliere un software di project management” può affermare la propria autorevolezza e acquisire lead da utenti che diventeranno poi clienti. L’impatto pratico si estende alla SEO e alla visibilità AI. Circa il 60% delle ricerche ora si traduce in zero-click, ovvero gli utenti ottengono risposte direttamente dai risultati di ricerca o dalle risposte AI senza visitare un sito. Questo cambiamento rende fondamentale ottimizzare per l’intento informativo non solo per generare traffico, ma per assicurarsi che il brand e i contenuti appaiano in queste risposte generate dall’AI. Le aziende che non ottimizzano per l’intento informativo perdono opportunità di costruire awareness di marca, affermare competenza e intercettare utenti all’inizio del loro percorso di ricerca. Inoltre, i contenuti informativi fungono da base per strategie di linking interno, aiutando a guidare gli utenti più in profondità nel sito verso pagine orientate alla conversione.
Le diverse piattaforme AI gestiscono le query con intento informativo con approcci differenti, ognuno con implicazioni su come i brand dovrebbero ottimizzare i propri contenuti. ChatGPT elabora le query informative attingendo ai suoi dati di addestramento e fonti web, dando priorità a risposte chiare, complete e ben strutturate. I contenuti che compaiono nelle citazioni di ChatGPT tendono a essere autorevoli, organizzati e rispondono direttamente alla domanda dell’utente senza informazioni superflue. Perplexity AI enfatizza la ricerca in tempo reale e l’attribuzione delle fonti, cioè recupera attivamente contenuti web aggiornati per rispondere alle query informative e cita esplicitamente le fonti. Questa piattaforma premia contenuti recenti, specifici e che forniscono dati o insight unici non reperibili altrove. La modalità AI di Google (parte delle AI Overviews di Google) integra direttamente i contenuti informativi nei risultati di ricerca, estraendo passaggi da fonti diverse per creare risposte sintetizzate. Questo sistema privilegia contenuti che si posizionano bene nella ricerca tradizionale, hanno forti segnali E-E-A-T e sono strutturati per facilitare l’estrazione dei passaggi rilevanti. Claude di Anthropic tende a privilegiare risposte dettagliate e sfaccettate alle query informative, premiando contenuti che esplorano diverse prospettive e forniscono spiegazioni approfondite. Comprendere queste differenze tra piattaforme aiuta i creatori di contenuti a modulare l’approccio: ad esempio, ottimizzare per Perplexity significa enfatizzare ricerche originali e dati attuali, mentre per la modalità AI di Google è meglio concentrarsi sui fondamentali della SEO tradizionale insieme a una struttura chiara. Le ricerche della piattaforma di monitoraggio AmICited mostrano che il 73% delle query a intento commerciale in ChatGPT contiene elementi informativi, indicando che anche le query transazionali e commerciali spesso richiedono contenuti informativi a supporto del processo decisionale dell’utente.
Creare contenuti informativi efficaci richiede un approccio strategico che bilancia completezza, chiarezza e struttura. Il primo passo è una ricerca keyword approfondita per individuare le query informative cercate dal tuo pubblico target. Strumenti come Semrush, Ahrefs e Google Keyword Planner aiutano a identificare keyword a intento informativo analizzando volume di ricerca, concorrenza e funzionalità SERP. Dopo aver identificato le keyword target, analizza le pagine meglio posizionate per capire quale formato, profondità e struttura si aspettano Google e gli utenti. Questa SERP analysis rivela se gli utenti cercano risposte rapide (opportunità di snippet in primo piano), guide approfondite, video tutorial o articoli comparativi. Quando crei il contenuto, segui queste best practice: inizia con una risposta chiara e diretta alla domanda principale nel paragrafo iniziale; usa titoli e sottotitoli descrittivi che suddividano il contenuto in sezioni facilmente leggibili; inserisci elementi visivi di supporto come infografiche, diagrammi o screenshot; fornisci esempi e casi studio che illustrano i concetti; affronta domande correlate e sotto-temi che gli utenti potrebbero avere; cita fonti autorevoli per costruire credibilità. Per l’ottimizzazione nella ricerca AI in particolare, struttura i contenuti in sezioni modulari dove ogni paragrafo o sezione può essere autonoma come possibile risposta a un micro-intento. Usa i markup schema (come FAQPage, HowTo o Article schema) per aiutare i sistemi AI a comprendere la struttura dei tuoi contenuti. Includi una sezione FAQ che risponda alle domande frequenti, poiché sono spesso citate nelle risposte AI. Mantieni i contenuti aggiornati regolarmente per garantire freschezza, particolarmente importante per query informative dove gli utenti si aspettano informazioni attuali. Infine, misura le performance monitorando metriche come traffico organico, tempo medio sulla pagina, profondità di scroll e presenza dei tuoi contenuti nelle risposte AI tramite tool come AmICited.
Il panorama dell’intento informativo sta vivendo una trasformazione significativa dovuta a AI generativa e cambiamenti nei comportamenti degli utenti. Entro il 2026, si prevede che il volume di ricerca tradizionale calerà del 25% poiché Gen Z e Millennial si affidano sempre più ai motori di ricerca AI, cambiando radicalmente il modo in cui vengono gestite le query informative e come i brand devono ottimizzare i contenuti. Questo significa che la strategia di contenuti informativi deve andare oltre la SEO tradizionale per abbracciare la generative engine optimization (GEO). Invece di ottimizzare solo per il posizionamento nei risultati di ricerca, i brand devono ora puntare a essere citati e referenziati nelle risposte generate dall’AI. Ciò richiede una comprensione più profonda di come i sistemi AI suddividono le query in sotto-intenti e selezionano passaggi da includere nelle risposte. Il concetto di prompt intent sta emergendo come nuovo paradigma, dove gli utenti delegano sempre più compiti ai sistemi AI invece di cercare solo informazioni. Ad esempio, invece di cercare “migliori strumenti di produttività”, gli utenti possono chiedere a un AI di “confrontare tre strumenti di produttività economici e consigliare il migliore per team remoti”. Questa evoluzione implica che i contenuti informativi dovranno essere strutturati per rispondere a più intenti correlati all’interno di una singola query. Inoltre, sentiment ed emozione stanno diventando sempre più rilevanti nel rilevamento dell’intento, poiché i sistemi AI riconoscono che le stesse parole possono avere significati diversi a seconda del tono e del contesto. I brand che comprendono questo cambiamento produrranno contenuti che non solo rispondono alle domande, ma affrontano anche il contesto emotivo che le sottende. Il futuro sarà caratterizzato anche da risposte informative sempre più personalizzate, dove i sistemi AI adatteranno le risposte in base al contesto utente, alle interazioni precedenti e alle preferenze dedotte. Questo significa che i contenuti informativi generici potranno perdere valore, mentre saranno premiati contenuti altamente specifici e focalizzati su casi d’uso. Infine, la crescita delle zero-click searches renderà più prezioso apparire nelle risposte AI che generare click al sito, richiedendo un cambio radicale nel modo in cui i brand misurano il successo e allocano le risorse per i contenuti.
L’intento informativo rappresenta la base della strategia moderna per la visibilità nei motori di ricerca e nell’AI. Con il 52,65% di tutte le ricerche a intento informativo e l’88,1% delle AI Overviews attivate da query informative, ottimizzare per questo intento non è più un’opzione, ma un requisito essenziale per qualsiasi brand che voglia visibilità sia nella ricerca tradizionale che generativa. Il passaggio dal matching di keyword al matching dell’intento, fino alla generazione di risposte AI, riflette una profonda evoluzione nel modo in cui gli utenti cercano e consumano informazioni online. I brand che padroneggiano l’ottimizzazione per l’intento informativo intercetteranno utenti nelle prime fasi del percorso di ricerca, costruiranno autorità e fiducia, e garantiranno che i loro contenuti compaiano sempre più spesso nelle risposte AI, che rappresentano il principale punto di contatto per chi cerca informazioni. Comprendendo le sfumature delle query informative, creando contenuti completi e ben strutturati e ottimizzando sia per i motori di ricerca tradizionali che per i sistemi AI, i brand possono affermarsi come risorse autorevoli e migliorare la propria visibilità su tutti i canali di ricerca. Il futuro appartiene a chi riconosce che l’intento informativo non riguarda solo il posizionamento per le keyword, ma la comprensione degli obiettivi degli utenti, la fornitura di valore reale e il posizionamento del proprio brand come risposta fidata alle domande che il proprio pubblico si pone.
Le query con intento informativo sono caratterizzate da una formulazione basata su domande usando modificatori come 'come', 'cosa', 'perché', 'dove' e 'il modo migliore per'. Gli utenti che effettuano queste ricerche sono tipicamente nelle fasi iniziali del loro percorso di ricerca, alla ricerca di informazioni su un argomento, per comprendere un concetto o trovare risposte a domande specifiche. Queste query spesso attivano snippet in primo piano, knowledge graph e contenuti educativi nei risultati di ricerca, poiché i motori di ricerca danno priorità alla fornitura di risposte rapide e autorevoli.
L'intento informativo si distingue dall'intento navigazionale (trovare un sito web specifico), intento commerciale (ricerca prima dell'acquisto) e intento transazionale (pronto ad acquistare o agire). Mentre le ricerche informative sono focalizzate esclusivamente sull'apprendimento e l'acquisizione di conoscenze, gli intenti commerciali e transazionali implicano decisioni o azioni. L'intento navigazionale riguarda il raggiungimento di una destinazione già nota. Comprendere queste distinzioni aiuta i creatori di contenuti a personalizzare le loro pagine in base alle reali esigenze degli utenti, migliorando sia il posizionamento che la soddisfazione dell'utente.
Articoli di blog, guide pratiche, tutorial, FAQ, articoli esplicativi, video educativi, infografiche e contenuti approfonditi funzionano particolarmente bene per l'intento informativo. Questi tipi di contenuti dovrebbero essere strutturati con titoli chiari, sezioni concise, elementi visivi di supporto e risposte complete alle domande correlate. I contenuti che dimostrano competenza, citano fonti autorevoli e affrontano i punti dolenti degli utenti tendono a posizionarsi meglio e a ottenere maggiore coinvolgimento dal pubblico in cerca di informazioni.
L'intento informativo è cruciale per la visibilità nella ricerca AI perché circa l'88,1% delle AI Overviews sono attivate da query informative e il 52,65% di tutte le ricerche rientra in questa categoria. Sistemi AI come ChatGPT, Perplexity e la modalità AI di Google danno priorità ai contenuti che rispondono direttamente alle domande e forniscono informazioni chiare e autorevoli. L'ottimizzazione per l'intento informativo aumenta le probabilità che i tuoi contenuti vengano citati nelle risposte generate dall'AI, migliorando la visibilità del brand nei motori di ricerca generativi.
Identifica l'intento informativo cercando keyword e frasi basate su domande come 'come', 'cosa', 'perché', 'dove', 'il modo migliore per', 'guida a', 'consigli per' e 'definizione di'. Analizzare la pagina dei risultati di ricerca di Google (SERP) per una keyword rivela anche l'intento: se i primi risultati sono articoli di blog, guide, FAQ o snippet in primo piano invece di pagine prodotto, la query probabilmente ha intento informativo. Strumenti come Semrush, Ahrefs e Yoast SEO possono classificare automaticamente le keyword per tipo di intento.
E-E-A-T (Esperienza, Competenza, Autorevolezza, Affidabilità) è fondamentale per i contenuti a intento informativo perché utenti e motori di ricerca danno priorità a fonti affidabili e credibili nella ricerca di conoscenza. Dimostrare le credenziali dell’autore, citare fonti riconosciute, fornire ricerche o dati originali e costruire autorità tematica rafforzano tutti i segnali E-E-A-T. L’algoritmo di Google attribuisce grande peso a questi fattori per le query informative, specialmente nelle categorie YMYL (Your Money, Your Life) come salute, finanza e informazioni legali.
Struttura i contenuti informativi con sezioni chiare e facilmente leggibili utilizzando titoli descrittivi, elenchi puntati e paragrafi brevi. Inizia con una risposta diretta alla domanda principale, quindi fornisci dettagli di supporto e informazioni correlate. Includi FAQ, tabelle di confronto, definizioni ed esempi. Utilizza i markup schema per aiutare i sistemi AI a comprendere la struttura dei tuoi contenuti. Assicurati che i passaggi siano modulari e possano essere compresi anche singolarmente, poiché i sistemi AI valutano e citano i contenuti a livello di passaggio piuttosto che sull’intera pagina.
Nel 2025, circa il 52,65% di tutte le query di ricerca ha intento informativo, rendendolo il tipo di intento di ricerca più dominante. Inoltre, le query informative rappresentano l'88,1% delle AI Overviews, indicando la loro importanza critica nella ricerca generativa. Questa alta percentuale riflette il comportamento naturale delle persone di cercare conoscenze e risposte online prima di prendere decisioni o intraprendere azioni, rendendo la strategia di contenuti informativi essenziale per qualsiasi piano di marketing digitale.
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