La prova da fare adesso

Prima di qualsiasi teoria, vale la pena vedere la situazione con i propri occhi. Aprite ChatGPT, Perplexity o Gemini e scrivete la domanda che farebbe un vostro cliente: «Cerco [quello che fate] a Bologna: chi mi consigli?». Ripetetela con il comune della provincia o con il problema al posto del servizio («devo rifare il sito del mio ristorante a Bologna»). Poi guardate tre cose: se comparite, in che posizione, e con quali parole vi descrive.

Nella maggior parte dei casi il risultato sorprende. Aziende serie e affermate non compaiono; altre compaiono ma descritte con un servizio che non offrono più, o in fondo a una lista di concorrenti che conoscono bene. E la descrizione che l’AI dà di voi è, di fatto, la prima presentazione che riceve il cliente.

Perché alcune aziende compaiono e altre no

Quando un motore generativo risponde a una domanda locale non pesca a caso dalla memoria. Fa una ricerca sul web, seleziona le pagine che considera pertinenti e affidabili, ne estrae i passaggi utili e li sintetizza in una risposta. Le aziende consigliate sono quelle che superano tre filtri in sequenza.

Il primo è la comprensibilità: il modello deve capire senza ambiguità chi siete, cosa fate, per chi e dove. Una home page fatta di slogan non lo aiuta; un sito che dichiara in modo esplicito l’attività, la zona e il tipo di clienti sì.

Il secondo è la coerenza: nome, descrizione, servizi e contatti vengono confrontati tra sito, profilo Google Business, LinkedIn, directory di settore e recensioni. Ogni incoerenza abbassa la fiducia del modello, e la fiducia decide chi entra nella rosa.

Il terzo è la conferma esterna: recensioni, menzioni su testate e portali locali, citazioni da parte di associazioni di categoria. Le analisi pubblicate nel 2026 su milioni di risposte mostrano che nessun singolo sito domina le citazioni dell’AI, mentre piattaforme di recensioni, LinkedIn, YouTube e community vengono riprese con grande regolarità. Per una domanda «a Bologna», i segnali locali pesano più di quelli nazionali.

Essere primi su Google aiuta, perché i motori generativi partono spesso dalle pagine che Google posiziona bene, ma non basta: una pagina in prima posizione e vaga nel descrivere l’azienda può restare fuori, una pagina chiara in quinta posizione può essere citata.

Cosa emerge da un audit GEO

Quando analizziamo un’azienda di Bologna che non compare, le cause si ripetono, ma il loro peso cambia da caso a caso. In alcune aziende il problema è tutto nel sito, che non dice chi sono; in altre il sito è buono ma le presenze esterne raccontano tre versioni diverse della stessa attività; in altre ancora manca semplicemente qualsiasi conferma da fonti terze, e l’AI non ha motivo di fidarsi.

Per questo il nostro audit non produce una lista generica di raccomandazioni, ma le tre cose da sistemare per quella azienda, in ordine di impatto: quelle che, corrette, cambiano la risposta dell’AI nel minor tempo. Quasi mai serve rifare il sito. Quasi sempre serve toccare poche pagine chiave, i dati strutturati e un paio di presenze esterne, perché raccontino tutte la stessa cosa.

Il vantaggio di Bologna

Una città delle dimensioni di Bologna ha una caratteristica che gioca a favore di chi si muove ora: per molte categorie la concorrenza «citabile» è ancora scarsa. Molte aziende serie della provincia hanno siti fermi da anni, senza dati strutturati e con descrizioni vaghe, e i motori generativi finiscono per consigliare chi ha una scheda curata e qualche recensione, non necessariamente il migliore. La partita si gioca tra pochi nomi, e chi sistema le proprie basi entra nella rosa spesso nel giro di qualche settimana.

Quanto ci vuole

Le AI Overview di Google, che si appoggiano anche al profilo Google Business, reagiscono in fretta, in genere entro poche settimane. ChatGPT e Perplexity impiegano di più, perché dipendono dalle pagine che riescono a leggere e dalle menzioni che trovano. Il lavoro si misura ripetendo ogni mese lo stesso elenco di domande sui principali motori e registrando posizione e descrizione, come si faceva con i ranking su Google, e contando i contatti che arrivano citando l’AI come fonte.

FONDENTE è un’agenzia GEO e SEO con base a Bologna. Il nostro servizio GEO a Bologna parte esattamente dalla prova descritta sopra, fatta da noi in modo sistematico sul vostro settore, e restituisce le tre cose da sistemare, in ordine. Per capire meglio come lavorano i motori generativi c’è anche la nostra guida su cos’è la GEO.

Quando un compito è adatto all’automazione

Un compito si presta se si ripete ogni settimana o ogni giorno, se ha un ingresso e un’uscita chiari (una richiesta arriva, una risposta parte; dei dati entrano, un report esce) e se un errore costa poco perché una persona rilegge prima che qualcosa esca dall’azienda. Quando l’ultima condizione manca, il workflow va costruito con un passaggio di approvazione esplicito. Nessuno dei cinque qui sotto manda qualcosa a un cliente senza che una persona abbia detto sì.

1. Il report settimanale che nessuno ha tempo di scrivere

Ogni lunedì il workflow legge i dati della settimana da Google Analytics, Search Console e dalle campagne Ads, li confronta con la settimana precedente e con lo stesso periodo dell’anno prima, e chiede al modello un riassunto di dieci righe: cosa è cambiato, perché probabilmente, cosa merita attenzione. Il testo arriva via email o su Slack con i numeri allegati.

Cosa resta alle persone: decidere cosa fare con le variazioni segnalate. Il report non prende decisioni, le rende possibili prima del venerdì.

2. Il monitoraggio della visibilità nell’AI

Una lista di domande che i clienti farebbero a ChatGPT, Perplexity o Gemini («chi mi consigli per…», «quale azienda…») viene inviata ogni settimana ai motori generativi tramite le loro API. Le risposte finiscono in un foglio: se l’azienda compare, in che posizione, con quale descrizione, quali concorrenti sono citati. Quando la posizione cambia o compare una descrizione sbagliata, arriva un avviso.

È lo stesso metodo che usiamo nei progetti GEO, reso continuo. Cosa resta alle persone: capire perché un concorrente è entrato nella rosa e decidere come rispondere.

3. Le richieste in arrivo, lette e smistate

Ogni email o modulo di contatto viene letto dal modello, che ne estrae in forma strutturata cosa chiede la persona, per quale servizio, con quale urgenza e da quale azienda proviene, poi propone una bozza di risposta e la mette in attesa di approvazione. Chi segue i clienti riceve una scheda completa invece di un’email da decifrare, e con un clic approva, modifica o scarta la bozza.

Cosa resta alle persone: l’invio, sempre. E il tono, che il modello impara dalle risposte migliori già scritte in azienda.

4. Da un contenuto lungo ai formati brevi

Un articolo del blog, una scheda prodotto nuova o le note di un webinar diventano, in automatico, proposte di post per LinkedIn, un paragrafo per la newsletter e una versione in inglese, tutte salvate come bozze nello strumento di pubblicazione. Nessuna esce da sola.

Cosa resta alle persone: scegliere, correggere, pubblicare. Il tempo risparmiato non sta nella scrittura ma nel non partire mai dal foglio bianco.

5. I follow-up commerciali, con approvazione

Dopo un preventivo o un primo contatto, il workflow prepara a distanza di qualche giorno una bozza di follow-up breve, coerente con lo scambio precedente, e la sottopone a chi segue la trattativa. L’invio parte solo dopo l’approvazione; se non arriva, non parte nulla. Lo stesso schema regge una prospezione ordinata verso aziende: elenco, verifica pubblica di cosa fanno, bozza personalizzata, approvazione, invio, un solo promemoria.

Cosa resta alle persone: la scelta di chi contattare e la responsabilità di quello che si scrive. Le regole sulle comunicazioni commerciali (consenso per le persone fisiche, legittimo interesse con possibilità di opposizione per le aziende) valgono a prescindere dallo strumento.

Perché le decisioni restano alle persone

In tutti e cinque i casi l’AI legge, riassume, propone e prepara; le persone decidono, approvano e rispondono del risultato. Non è prudenza: è quello che rende i workflow utili a lungo. Un’automazione che manda testi non letti viene spenta dopo il primo errore imbarazzante; una che toglie due ore al giorno di lavoro preparatorio resta accesa per anni.

Dati, costi e tempi

I dati dei clienti che passano dai workflow restano sotto controllo: strumenti e piani che escludono per contratto l’addestramento dei modelli sui dati inseriti, accessi personali, conservazione minima e un accordo di trattamento con chi costruisce le automazioni. Sono gli stessi impegni che descriviamo nella nostra pagina sulla trasparenza nell’uso dell’AI.

Sui costi: i workflow girano su strumenti da poche decine di euro al mese più il consumo delle API dei modelli, che per una PMI si misura in decine di euro, non centinaia. Il primo workflow richiede da pochi giorni a due settimane, compresa la prova con dati reali; i successivi riutilizzano accessi e regole già definiti. Il costo vero è capire bene il processo prima di automatizzarlo. FONDENTE è un’agenzia GEO, SEO e AI con base a Bologna: il nostro servizio di AI workflow per il marketing parte proprio da qui, un processo alla volta, allargando solo quando il primo funziona.

Quando compaiono le AI Overview

Google decide per ogni ricerca se generare o meno una AI Overview. Compaiono soprattutto sulle domande informative e comparative («come si sceglie», «differenza tra», «quanto costa», «conviene»), molto meno sulle ricerche di marca e su quelle in cui l’utente vuole chiaramente aprire un sito. Le ricerche locali con intenzione commerciale («idraulico a Bologna») le mostrano ancora in una minoranza di casi, ma la quota cresce di trimestre in trimestre, e in AI Mode ogni ricerca è già una conversazione con fonti citate.

La conseguenza pratica è che le pagine che spiegano, confrontano e rispondono a domande hanno molte più occasioni di essere citate delle pagine che si limitano a presentare un servizio.

Come Google sceglie le fonti da citare

Google non pubblica l’algoritmo di selezione, ma il funzionamento generale è documentato. Quando riceve una domanda la scompone in più sotto-domande (Google chiama questa tecnica query fan-out), lancia una ricerca per ciascuna, raccoglie i passaggi più pertinenti dalle pagine trovate e li sintetizza in una risposta, citando le pagine da cui ha preso le informazioni.

Ne derivano tre cose che vale la pena tenere a mente. Primo: le fonti vengono scelte quasi sempre tra pagine che Google già indicizza e posiziona bene, quindi la SEO resta la base su cui tutto si appoggia. Secondo: a essere estratti sono passaggi, non pagine intere; un paragrafo che risponde da solo a una sotto-domanda ha più probabilità di un capitolo lungo e discorsivo. Terzo: la stessa pagina può essere citata per domande che nessuno ha mai digitato per intero, perché le sotto-domande vengono generate al momento.

Cosa distingue le pagine che vengono citate

Confrontando le pagine citate con quelle ignorate, nei progetti GEO ritroviamo sempre le stesse differenze. Le pagine citate rispondono in modo diretto e completo sotto ogni titolo, senza rimandare «a più avanti». Portano dati e fatti verificabili con l’origine dichiarata, coerenti con quello che dicono le altre fonti sullo stesso tema: Google confronta, e un dato gonfiato o vago abbassa la probabilità di citazione. Dichiarano chi le scrive e chi è l’azienda, con dati strutturati e una presenza esterna coerente. Sono aggiornate con contenuti nuovi, non solo con la data cambiata. E sono accessibili al crawler standard di Google, con gli snippet liberi: le AI Overview e AI Mode non dipendono da Google-Extended, che riguarda l’addestramento dei modelli Gemini.

Nessuno di questi elementi è un trucco. Sono le stesse qualità che rendono una pagina utile a un lettore umano, rese leggibili a una macchina. È il motivo per cui la GEO ben fatta migliora anche il posizionamento classico, e non lo compromette.

Come si misura

Non esiste una «posizione uno» nelle AI Overview, e Search Console conta impressioni e clic delle funzionalità AI insieme a quelli della ricerca classica. Il metodo che usiamo è lo stesso della GEO in generale: un elenco fisso di domande rappresentative del settore, ripetuto ogni mese su Google (con e senza AI Mode), con l’annotazione delle fonti citate e della presenza o assenza dell’azienda. A questo si affianca l’osservazione delle pagine che in Search Console guadagnano impressioni senza guadagnare clic: spesso sono proprio quelle riprese in una Overview.

FONDENTE è un’agenzia GEO e SEO con base a Bologna. Il nostro servizio GEO parte da un audit su Google, ChatGPT, Perplexity e Gemini e indica le tre cose da sistemare per entrare nelle risposte; la pagina SEO copre la base tecnica e di contenuto su cui le AI Overview si appoggiano.