Come l'AI conversazionale cambierà SEO e UX

Oggi non cerchiamo più. Chiediamo.

Vogliamo arrivare subito a ciò che ci serve, senza perderci tra pagine, menu e filtri. Scriviamo una domanda completa – come faremmo con una persona – e ci aspettiamo una risposta precisa, in tempo reale.

È questo il nuovo standard fissato dall’intelligenza artificiale generativa: ChatGPT, Ai Overview di Google, assistenti vocali, generatori di immagini Text to Image (TTI). Strumenti che hanno cambiato il nostro modo di interagire con il web – e che stanno ridefinendo le aspettative degli utenti.

Il risultato? Le classiche strategie SEO basate su keyword e percorsi rigidi non bastano più.

Inizia l’era della ricerca conversazionale: naturale, intelligente, centrata sull’intento.

In questa guida ti mostriamo come preparare i tuoi contenuti, il tuo sito e la tua strategia digitale per restare visibile e competitivo in un mondo dove a guidare la navigazione è una conversazione.

AI conversazionale: nuovi strumenti e nuove abitudini

Ogni volta che una tecnologia si diffonde in modo così pervasivo, cambia anche il modo in cui interagiamo con altri strumenti digitali nella nostra quotidianità. Per immaginare le evoluzioni future dell’AI conversazionale, è quindi fondamentale comprendere a fondo i meccanismi che regolano le nostre interazioni online.

Cos'è la ricerca conversazionale?

Immagina di entrare in un negozio di arredamento e dire al commesso: "Cerco una poltrona reclinabile per quando lavoro da casa; deve avere un supporto lombare regolabile, essere in tessuto traspirante e costare massimo 300 euro."
Invece di dover vagare tra reparti confusionari, il commesso ti guida immediatamente verso le opzioni che soddisfano tutte le tue richieste.
Questo è esattamente quello che fa un chatbot durante una ricerca conversazionale. Non ti offre una lista di risultati generici, ma analizza la tua richiesta e ti propone esattamente ciò che stai cercando, aggiungendo magari qualche dettaglio in più per perfezionare la scelta. È un’interazione diretta, come quella con un esperto, ma online.

La ricerca conversazionale segna un cambiamento profondo nel modo in cui gli utenti accedono alle informazioni online. Abbandonando le classiche query composte da parole chiave secche o frammentate, gli utenti oggi si rivolgono ai motori di ricerca e agli assistenti digitali con domande formulate in linguaggio naturale, spesso complesse e articolate, proprio come se parlassero con un interlocutore umano. Questo approccio è stato reso possibile dall’evoluzione dei modelli linguistici avanzati, come ChatGPT e Google Gemini, capaci di comprendere il contesto, interpretare le sfumature e restituire risposte coerenti, pertinenti e spesso esaustive.

Ciò che distingue la ricerca conversazionale è la capacità di mantenere un "dialogo" con l’utente: non più un’unica risposta a una singola query, ma una sequenza di interazioni in cui ogni risposta tiene conto delle precedenti. Questo crea un'esperienza molto più naturale e intuitiva, che riduce la necessità di affinare manualmente le ricerche o navigare tra più livelli di pagine per trovare ciò che si cerca.

L’impatto della generative AI sull’esperienza digitale

L’intelligenza artificiale generativa sta riscrivendo le regole dell’esperienza digitale, ponendo al centro l’adattamento dinamico alle intenzioni e ai bisogni dell’utente. A differenza dei sistemi tradizionali, che si limitavano a proporre risultati basati su corrispondenze testuali, i modelli generativi producono contenuti personalizzati, contestuali e in tempo reale. Questa capacità di generare risposte pertinenti — anche a richieste vaghe o complesse — ha innalzato gli standard di usabilità e accessibilità.

Gli utenti si aspettano ora interazioni più fluide, rapide e risolutive. Vogliono arrivare direttamente alla soluzione, saltando i passaggi intermedi di una navigazione rigida e gerarchica. L'effetto si riflette sull'intero ecosistema digitale: siti web, motori di ricerca e piattaforme di eCommerce devono adattarsi per offrire risposte intelligenti, pertinenti e personalizzate, spesso ancora prima che la domanda venga formulata in modo esplicito. In questo scenario, l’esperienza utente e il posizionamento nei risultati diventano due facce della stessa medaglia.

Cambia il modo di cercare: dal motore al prompt

Cercare non significa più inserire parole chiave in un motore, ma formulare un’esigenza in linguaggio naturale. Il prompt diventa la nuova interfaccia: una richiesta espressa come faremmo con una persona, a cui l’intelligenza artificiale risponde senza passaggi intermedi. Si tratta di una vera rivoluzione nell’interazione digitale. Il prompt non è solo un input, ma un modo per guidare la tecnologia verso risposte mirate. Proprio da qui nasce la prompt engineering: la capacità di formulare richieste precise e strategiche per ottenere contenuti pertinenti e di qualità. In uno scenario in cui il dialogo con i sistemi AI diventa centrale, sapere cosa chiedere – e come – è parte integrante della nuova esperienza di ricerca.

Una nuova UX basata sulla domanda

La user experience si sta adattando a questo nuovo paradigma, privilegiando interfacce che facilitano l'interazione naturale e la risposta immediata. I siti eCommerce B2B stanno integrando chatbot intelligenti e sistemi di ricerca avanzati per guidare gli utenti direttamente alle informazioni o ai prodotti desiderati, riducendo i passaggi intermedi.​

Non è solo la domanda: conta chi la fa

Una risposta non dipende solo dalla domanda, ma da chi la pone. È una dinamica che, in realtà, ha sempre fatto parte dell’esperienza di ricerca: basti pensare a come la SERP di Google sia da tempo personalizzata in base alla posizione geografica, alla cronologia, al dispositivo utilizzato. La vera novità è che oggi questo livello di personalizzazione può estendersi ben oltre i motori di ricerca. Anche eCommerce e siti web possono — e dovranno — rispondere in modo diverso a seconda dell’utente, innescando conversazioni dinamiche e contestuali.

Grazie all’AI conversazionale, ogni interazione diventa un’occasione per offrire un'esperienza su misura, più rilevante e immediata.

L’evoluzione di Google e dei motori di ricerca

Dalle prime ricerche testuali agli assistenti intelligenti, i motori di ricerca hanno rivoluzionato l’accesso alla conoscenza, trasformandosi in un archivio digitale sempre disponibile e immediatamente consultabile. Oggi, con l’avvento dell’AI conversazionale, questo archivio si sta ridefinendo ancora una volta: non ci limitiamo più a cercare parole chiave, ma dialoghiamo con sistemi in grado di comprendere il linguaggio naturale, anticipare le intenzioni e offrire risposte personalizzate. In questo capitolo, vedremo come Google e gli altri motori si stanno evolvendo per rispondere a queste nuove abitudini.

AI Overview e Search Generative Experience (SGE)

Google ha introdotto l'AI Overview - un'evoluzione di quella che chiamavamo Search Generative Experience (SGE) - per fornire risposte sintetiche e contestualizzate alle query degli utenti. Queste funzionalità utilizzano l'intelligenza artificiale per comprendere meglio l'intento dell'utente e offrire informazioni pertinenti, riducendo la necessità di cliccare su più risultati.

Come cambia la SEO con l'intelligenza artificiale

L'integrazione dell'AI nei motori di ricerca ha trasformato la SEO, spostando l'attenzione dalla semplice ottimizzazione delle parole chiave alla creazione di contenuti che rispondano efficacemente alle domande degli utenti. La pertinenza, l'autorevolezza e la chiarezza dei contenuti sono diventati fattori cruciali per il posizionamento.

L’importanza di strutturare i contenuti per la ricerca semantica

Per essere efficaci nella nuova era della ricerca, i contenuti devono essere strutturati in modo da facilitare la comprensione semantica da parte dei motori di ricerca. L'uso di dati strutturati, markup semantici e una chiara gerarchia delle informazioni aiuta i motori a interpretare correttamente il contenuto e a presentarlo agli utenti in modo rilevante.​

GEO: Generative Engine Optimization

La Generative Engine Optimization (GEO) è una strategia emergente nel digital marketing, focalizzata sull'ottimizzazione dei contenuti digitali per migliorarne la visibilità all'interno delle risposte generate da motori di intelligenza artificiale, come ChatGPT, Google Gemini, Claude e Perplexity . A differenza della tradizionale SEO, che mira a posizionare i contenuti nei risultati dei motori di ricerca, la GEO si concentra sull'assicurare che le informazioni siano selezionate e presentate efficacemente dalle AI nelle loro risposte agli utenti.

Con l'evoluzione dei motori di ricerca verso sistemi generativi, la GEO rappresenta un approccio fondamentale per garantire che i contenuti digitali siano riconosciuti e utilizzati efficacemente dalle AI, offrendo così un vantaggio competitivo a chi adotta queste pratiche.

Perché la GEO sarà sempre più rilevante

Con la diffusione dei motori di risposta basati su intelligenza artificiale, come quelli integrati nei chatbot e nei nuovi search engine generativi, cambiano le modalità con cui gli utenti accedono alle informazioni. Sempre più spesso, le persone non consultano una lista di link ma si affidano a una risposta diretta, sintetica e contestualizzata generata dall’AI. In questo scenario, la visibilità online non dipenderà più soltanto dal posizionamento nei risultati di ricerca tradizionali, ma dalla capacità di essere “scelti” come fonte affidabile dagli engine generativi.

La GEO diventa quindi uno strumento strategico per le aziende: ottimizzare i propri contenuti affinché vengano intercettati, interpretati e restituiti dalle AI sarà essenziale per mantenere rilevanza, autorevolezza e competitività nel panorama digitale che si sta rapidamente evolvendo.

Come ottimizzare per i modelli generativi

Per essere efficaci nella GEO, è fondamentale creare contenuti chiari, autorevoli e ben strutturati. L'uso di fonti affidabili, la presenza di dati strutturati e la chiarezza nell'esposizione aumentano la probabilità che un contenuto venga selezionato da un modello generativo. Inoltre, è importante mantenere i contenuti aggiornati e pertinenti rispetto alle esigenze degli utenti. Per scoprire di più sulle strategie più efficaci, leggi il nostro articolo sulla Generative Engine Optimization.

Le differenze con la SEO tradizionale

Mentre la SEO tradizionale si concentra su fattori come le parole chiave, i backlink e l'ottimizzazione on-page, la GEO richiede un approccio più olistico. L'obiettivo è creare contenuti che non solo siano rilevanti per gli utenti, ma che siano anche facilmente interpretabili e utilizzabili dai modelli di intelligenza artificiale per generare risposte accurate e contestualizzate.

Ricerca conversazionale e long tail keyword: analogie e differenze

Le long tail keyword sono parole chiave lunghe e specifiche, utilizzate per rispondere a ricerche precise degli utenti. La ricerca conversazionale, invece, è un'evoluzione di questo concetto, permettendo agli utenti di esprimere le loro richieste in modo naturale, come se stessero conversando.

La principale differenza è nel formato della query: le long tail keyword sono frasi mirate, mentre la ricerca conversazionale utilizza domande complete e un linguaggio più fluido. Inoltre, la ricerca conversazionale è più comune con assistenti vocali e strumenti AI, mentre le long tail keyword dominano nei motori di ricerca tradizionali. La ricerca conversazionale risponde a un comportamento più dinamico e naturale, rispecchiando il modo in cui gli utenti interagiscono con la tecnologia oggi.

Keyword density vs comprensione del contesto

Nella SEO tradizionale, la densità delle parole chiave giocava un ruolo cruciale nel posizionamento. Tuttavia, con l'avvento della ricerca conversazionale, l'attenzione si sposta sulla comprensione del contesto e dell'intento dell'utente. Oggi, i contenuti devono rispondere in modo naturale e fluido alle domande reali, senza forzature o ripetizioni. Non basta più ripetere una parola chiave; è necessario dimostrare pertinenza semantica e una coerenza con l'intento di ricerca. I modelli di intelligenza artificiale, così come i motori di ricerca avanzati, sono in grado di riconoscere sinonimi, relazioni concettuali e sfumature linguistiche, premiando contenuti utili, strutturati e ben contestualizzati, anche senza la ripetizione esatta della keyword.

Dalla query alla conversazione: come strutturare le risposte

La ricerca conversazionale richiede un cambiamento nella struttura delle risposte. Non si tratta più di ottimizzare per singole keyword, ma di offrire risposte complete e naturali, in grado di anticipare le domande degli utenti. I contenuti devono essere chiari, ben organizzati e arricchiti da varianti e sinonimi, per adattarsi a diverse formulazioni delle stesse richieste. In questo modo, le risposte diventano pertinenti e facilmente comprensibili, soddisfacendo l'intento dell'utente e facilitando l'interazione con i modelli di intelligenza artificiale, che possono restituire informazioni nel formato più utile.

L'architettura informativa: organizzare le risposte

Dalla struttura gerarchica a quella tematica

La struttura classica dei contenuti web, basata su livelli gerarchici rigidi (home > categoria > sottocategoria > contenuto), rispondeva a logiche di navigazione lineare. Tuttavia, nella logica conversazionale e semantica abilitata dall’AI, questa organizzazione mostra i suoi limiti.
Per ottimizzare in chiave AI-readiness, è essenziale organizzare i contenuti secondo una struttura tematica, dove ogni contenuto è collegato a un nodo centrale (la pillar page) e a una serie di articoli correlati (topic cluster) che approfondiscono aspetti specifici.

Questo approccio migliora la comprensione del contesto da parte dei motori generativi e supporta l’utente in un'esplorazione guidata, ma non lineare.

Pillar page e topic cluster per rafforzare l’autorevolezza

Le pillar page fungono da contenuti principali su argomenti chiave per il business. Non devono essere meri contenitori, ma punti di accesso completi, capaci di fornire una panoramica e rimandare a contenuti di approfondimento. Se vuoi approofnire l'argomento, ti consigliamo il nostro articolo sulla Cluster Content Strategy.

Collegando le pillar page a topic cluster con link interni strategici si ottiene una rete semantica forte che:

• migliora l’indicizzazione,
• rafforza l'autorevolezza percepita,
• aumenta la probabilità di essere selezionati da motori conversazionali come fonte affidabile,
• facilita la navigazione per l’utente.

Cluster conversazionali: pensare in termini di domande, non solo keyword

Con la diffusione della ricerca in linguaggio naturale, è strategico strutturare i contenuti attorno a domande frequenti, casi d’uso, obiezioni commerciali e bisogni specifici.
Ogni cluster dovrebbe rispondere a query conversazionali concrete, ad esempio:

“Qual è il miglior rivestimento per ambienti industriali con alte temperature?”
invece di:
“vernici resistenti alte temperature”.
Scrivere pensando alle domande, non solo alle parole chiave, migliora sia la comprensione da parte degli utenti sia la selezionabilità da parte dei LLM.

Il funnel è un dialogo: come cambia la navigazione

Il percorso tradizionale: dalla homepage al prodotto

Nel modello classico, l’utente arriva sulla homepage, consulta il catalogo, seleziona una categoria, applica filtri e ordina i risultati. Questo schema, pur lineare, risulta spesso dispersivo, soprattutto per utenti che sanno già cosa cercano.

Il nuovo paradigma: raggiungere subito ciò che serve

Con l’adozione della ricerca conversazionale, l’obiettivo diventa ridurre al minimo il numero di passaggi. L’utente desidera digitare una richiesta del tipo “prodotti ignifughi per ambienti umidi certificati UNI EN 13501” e arrivare direttamente alla selezione pertinente.

Ciò richiede che il sito sia in grado di interpretare richieste complesse e fornire risposte mirate, superando l'approccio basato solo su filtri e categorie.

Ricerca interna conversazionale:

La ricerca interna tradizionale, spesso inadeguata sia nel B2B che nel B2C, deve evolversi in motore conversazionale integrato.
Soluzioni AI-based (come Algolia, Coveo o strumenti custom GPT) permettono di offrire risposte complesse, suggerire prodotti, mostrare schede tecniche e accompagnare l’utente fino alla richiesta di preventivo.
Un’area ancora ampiamente sottovalutata ma cruciale per la conversione.

Conversational UX: progettare per l’interazione intelligente

Interfacce che parlano: chatbot, voice assistant e smart search

Nel nuovo ecosistema digitale, la conversational user experience (UX) diventa centrale. Chatbot basati su AI, assistenti vocali e motori di ricerca intelligenti sono strumenti che integrano l’interfaccia, offrono supporto e velocizzano la navigazione.

Non si tratta più di gimmick tecnologici, ma di elementi strutturali per semplificare il customer journey, soprattutto in scenari complessi come il B2B.

I vantaggi di una navigazione semplificata e assistita

I benefici di una UX conversazionale sono concreti:

Riduzione del tempo medio di ricerca

Maggiore precisione nella proposta di soluzioni

Riduzione delle richieste al customer service

Aumento del tasso di conversione nelle fasi di lead generation

Come progettare contenuti “AI-friendly”

Contenuti ben scritti e ben strutturati sono più facilmente interpretati da modelli generativi.
Linee guida per la progettazione:

• Frasi brevi, affermazioni chiare;
• Suddivisione in paragrafi con titoli esplicativi;
• Domande frequenti scritte in forma naturale;
• Fonti e link affidabili.

In altre parole, contenuti pronti per essere citati, estratti, e sintetizzati.

Una nuova UX per i siti web

L’esperienza utente sui siti web sta evolvendo verso modelli sempre più conversazionali, ispirati all’interazione con le AI. Al posto della classica navigazione tra menu e categorie, si fa spazio una nuova modalità di ricerca: l’utente inserisce un prompt – una frase che riassume la sua esigenza, come “cerco una vernice ecologica per interni chiari” – e riceve una risposta sintetica, chiara e personalizzata. Questa risposta include un suggerimento diretto, come il link alla scheda prodotto più pertinente o alla pagina di approfondimento più utile. Il sito diventa così più intuitivo, guidando attivamente l’utente verso il contenuto giusto, senza costringerlo a “cercare tra le pagine”. Un’interfaccia pensata per ridurre i tempi, aumentare la rilevanza delle interazioni e offrire un’esperienza simile a quella dei motori generativi, ma su misura del brand.

Prompt search: dall’intento alla risposta in un passaggio

Alla base di questa nuova UX c’è un cambio di paradigma: si parte dall’intento dell’utente, non dalla struttura del sito. La “prompt search” permette di interpretare il linguaggio naturale e restituire risposte contestualizzate, capaci di anticipare i bisogni informativi. Questo approccio non solo semplifica l’esperienza di navigazione, ma aumenta anche le probabilità di conversione, perché riduce gli attriti e accompagna l’utente direttamente all’azione più rilevante. Inoltre, analizzare i prompt inseriti può offrire insight preziosi: si può comprendere meglio il linguaggio degli utenti, identificare nuove esigenze o lacune nei contenuti, e ottimizzare di conseguenza la strategia editoriale e commerciale del sito. In altre parole, la prompt search è sia uno strumento di UX evoluta che una miniera di dati qualitativi.

GEO e nuova UX: un binomio strategico per il futuro digitale

Integrare la Generative Engine Optimization con una user experience basata su prompt significa progettare siti web capaci non solo di farsi trovare dalle intelligenze artificiali, ma anche di dialogare direttamente con gli utenti in modo efficace e naturale. Le due strategie si rafforzano a vicenda: da un lato, la GEO assicura che i contenuti del sito siano rilevanti e facilmente riconoscibili dai motori generativi; dall’altro, la nuova UX trasforma il sito in uno spazio interattivo, capace di fornire risposte rapide e pertinenti. Insieme, queste due dimensioni aprono la strada a un web più intelligente, conversazionale e orientato ai risultati, dove la visibilità si conquista con contenuti di qualità e la conversione avviene attraverso esperienze su misura.

Focus: il B2B eCommerce

Dati strutturati, tagging e indexing intelligente

Un’infrastruttura semantica ben progettata favorisce l’indicizzazione e la comprensione da parte sia dei motori tradizionali sia dei modelli generativi. Utilizzare schema.org, microdati, attributi semantici e metadati è fondamentale per rendere i contenuti “machine-readable”.

SEO conversazionale e CRO (Conversion Rate Optimization)

Ottimizzare per la ricerca conversazionale significa anche ottimizzare per la conversione.
Se l’utente arriva più rapidamente al contenuto giusto, la probabilità che compia un’azione (richiesta, acquisto, download) aumenta.
SEO e CRO non sono più processi separati, ma parti complementari di una strategia integrata.

Best practice per prepararsi alla ricerca conversazionale

Ottimizzare per la ricerca vocale e testuale

Molte ricerche conversazionali avvengono via voice assistant o da mobile. È quindi essenziale:

• strutturare risposte brevi e concise (featured snippet-ready),
• usare un linguaggio naturale,
• evitare gergo tecnico non spiegato.

Costruire una knowledge base facilmente interrogabile

Una knowledge base ben organizzata, aggiornata e accessibile tramite AI può trasformarsi in un assistente virtuale interno al sito.
Strutturare contenuti per scenari e domande frequenti migliora l’usabilità e la possibilità di riutilizzo nei modelli generativi.

Integrare sistemi AI nel motore di ricerca interno

Integrazioni con API LLM, modelli personalizzati permettono ricerche molto più efficaci rispetto a quelle keyword-based.
L’obiettivo non è più solo “trovare”, ma ottenere risposte complete e contestualizzate.

Il futuro della ricerca è conversazionale

Non più solo visibilità: conta la comprensione dell’intento

Il posizionamento organico, da solo, non basta più.

È fondamentale farsi trovare al momento giusto, con la risposta giusta. Questo richiede contenuti pensati per rispondere a intenti specifici, non solo per “posizionarsi”.

Verso un eCommerce B2B più smart, fluido e personalizzato

La ricerca conversazionale consente una nuova forma di interazione tra azienda e cliente.
I portali che sapranno adattarsi offriranno un’esperienza:

1. più efficiente,
2. più rilevante,
3. più competitiva.

Agire ora: come iniziare a ottimizzare in chiave conversazionale

• Rivedere l’architettura informativa in chiave tematica
• Investire in contenuti semantici e basati su intenti
• Implementare strumenti AI per ricerca, assistenza e navigazione

Monitorare nuove metriche come “accuratezza della risposta” e “tempo alla conversione”

In sintesi, la sfida non è più solo attrarre utenti, ma dialogare con loro in modo efficace.
Chi saprà farlo, guiderà il futuro dell’eCommerce B2B.