In che modo la SEO basata su LLM differisce dalla SEO tradizionale?

La SEO basata su LLM si differenzia dalla SEO tradizionale perché, invece di concentrarsi esclusivamente sulle parole chiave, enfatizza la comprensione dell'intento e del contesto dell'utente e la fornitura di contenuti di valore e conversazionali. Mentre la SEO tradizionale ottimizza per i motori di ricerca, la SEO basata su LLM si concentra su come modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT e Google Gemini interpretano e presentano le informazioni agli utenti. Conoscere questo cambiamento è importante per chiunque desideri rimanere al passo con le proprie strategie SEO. In questo blog, analizzeremo le differenze tra la SEO basata su LLM e la SEO tradizionale. Analizzeremo quindi queste differenze e vi guideremo nell'adattamento della vostra strategia SEO per il futuro. 

Cos'è la SEO tradizionale?

Prima di entrare nei dettagli di come la SEO basata su LLM differisca dalla SEO tradizionale, analizziamone prima le basi. La SEO tradizionale è il fondamento su cui la maggior parte dei siti web ha costruito le proprie strategie di ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO). In sostanza, la SEO tradizionale consiste nell'ottimizzare le pagine web in modo che motori di ricerca come Google possano trovarle, comprenderle e posizionarle facilmente. Questo significa scegliere le parole chiave giuste, creare meta tag, creare backlink e garantire il corretto funzionamento del sito.

L'obiettivo principale è sempre stato semplice: far sì che la tua pagina si classifichi il più in alto possibile nella pagina dei risultati dei motori di ricerca (SERP) per parole chiave specifiche. Per raggiungere questo obiettivo, i professionisti SEO dovrebbero parole chiave di ricerca, distribuirli nei contenuti e assicurarsi che i siti web siano tecnicamente validi. Sebbene questo approccio abbia funzionato per anni, presenta alcuni limiti. Spesso porta a contenuti ripetitivi e a volte trascura l'intento più profondo alla base della ricerca di un utente.

Che cosa è la SEO basata su LLM?

LLMLa SEO basata su algoritmi è il passo successivo nell'evoluzione dell'ottimizzazione dei motori di ricerca. Invece di concentrarsi solo su parole chiave e modifiche tecniche, questo approccio sfrutta la potenza dell'intelligenza artificiale, in particolare dei Large Language Model (LLM). Questi modelli sono in grado di comprendere il contesto, l'intento e le sfumature del linguaggio umano in modi che gli algoritmi di ricerca tradizionali non potrebbero mai fare.

Con gli LLM, i motori di ricerca e gli assistenti AI possono rispondere a domande complesse, riassumere contenuti e persino generare risposte utilizzando le informazioni trovate online. Ciò significa che i contenuti non devono essere solo ricchi di parole chiave, ma anche contestualmente pertinenti e completi. L'obiettivo è creare contenuti che gli LLM possano citare, citare o utilizzare come fonte per rispondere alle query degli utenti. In breve, la SEO basata sugli LLM si concentra sull'ottimizzazione sia per gli esseri umani che per le macchine, che comprendono il linguaggio a un livello molto più profondo.

Differenze principali: SEO basata su LLM vs. SEO tradizionale

Analizziamo nel dettaglio le differenze principali, così potrai vedere dove stanno andando le cose e come le tue strategie potrebbero dover adattarsi in base alle differenze tra la SEO basata su LLM e la SEO tradizionale.

Obiettivo di messa a fuoco e ottimizzazione

La SEO tradizionale si basa sul posizionamento del sito web più in alto nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca (SERP) come Google. L'obiettivo è invogliare gli utenti a cliccare sul sito ottimizzandolo per le parole chiave, creando backlink e assicurandosi che il sito sia tecnicamente valido. 

La SEO basata su LLM (a volte chiamata Ottimizzazione LLM o LLMO) sposta l'attenzione. In questo caso, l'obiettivo è assicurarsi che il tuo brand o i tuoi contenuti siano citati come fonte autorevole nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale. Invece di limitarti a scalare le classifiche, vuoi essere la risposta che un modello di intelligenza artificiale come ChatGPT o Perplexity AI fornisce quando qualcuno pone una domanda.

Parole chiave vs. Intento e contesto

La SEO tradizionale si basa fortemente su parole chiave specifiche. Si analizza cosa cercano le persone, quindi si integrano queste parole chiave nei contenuti, nei meta tag e nelle intestazioni. Con gli LLM, gli utenti interagiscono in modo diverso: pongono domande complete o usano frasi colloquiali. La SEO basata sugli LLM significa ottimizzare per argomenti, entità e intenti dell'utente, non solo per corrispondenze esatte di parole chiave. Bisogna pensare a come le persone formulano naturalmente le domande e a come un'intelligenza artificiale potrebbe interpretarle.

Struttura e creazione dei contenuti

La SEO basata su LLM differisce notevolmente dalla SEO tradizionale per quanto riguarda i contenuti. Nella SEO tradizionale, i contenuti sono strutturati per essere facilmente consultabili – paragrafi brevi, elenchi puntati e titoli chiari – in modo che sia gli utenti che i crawler dei motori di ricerca possano comprenderli rapidamente. La SEO basata su LLM valorizza i contenuti completi, colloquiali e ricchi di contesto. Il contenuto deve essere sufficientemente dettagliato da consentire all'IA di estrarre informazioni accurate e presentarle con sicurezza nelle sue risposte. Gli LLM consentono inoltre la generazione e l'aggiornamento rapidi dei contenuti, facilitando la manutenzione delle informazioni aggiornate e pertinenti.

Segnali di autorità e fiducia

La SEO tradizionale premia i backlink da siti autorevoli, l'ottimizzazione tecnica e segnali come MANGIARE (Esperienza, Competenza, Autorità, Affidabilità). La SEO basata su LLM continua a valorizzare l'autorevolezza, ma si concentra maggiormente sulla copertura completa degli argomenti, sul riconoscimento del brand e sull'essere citati come fonte attendibile nei set di dati che addestrano questi modelli. I tuoi contenuti devono essere riconosciuti come affidabili e completi, in modo che l'IA si senta a proprio agio nel farvi riferimento.

Esperienza utente e personalizzazione

La SEO tradizionale misura l'esperienza utente con metriche come frequenza di rimbalzo, tempo trascorso sulla pagina e percentuali di clic. La SEO basata su LLM si concentra sulla qualità e sulla soddisfazione delle informazioni fornite. Gli LLM possono personalizzare i suggerimenti sui contenuti in base al comportamento e alle preferenze degli utenti, fornendo risposte più pertinenti e migliorando il coinvolgimento.

Automazione e scalabilità

La SEO basata su LLM differisce dalla SEO tradizionale principalmente per questo aspetto. La SEO tradizionale richiede molto lavoro manuale: ricerca di parole chiave, creazione di link e creazione di contenuti. La SEO basata su LLM sfrutta l'intelligenza artificiale per automatizzare attività come la ricerca di parole chiave, la generazione di contenuti e persino gli audit tecnici. Questo semplifica notevolmente l'espansione degli sforzi e il mantenimento del passo con i cambiamenti nei trend di ricerca o negli algoritmi.

Misurazione e strumenti

La SEO tradizionale utilizza strumenti come Google Analytics, Search Console e rank tracker per misurare il successo. La SEO basata su LLM richiede nuovi tracker per le menzioni del brand, piattaforme di visibilità LLM e sistemi che monitorano la frequenza con cui i tuoi contenuti vengono citati o referenziati dai modelli di intelligenza artificiale.

Tabella comparativa: la SEO basata su LLM differisce dalla SEO tradizionale

Passaggi pratici per la transizione dalla SEO tradizionale alla SEO basata su LLM

Una volta chiarite le differenze tra la SEO basata su LLM e la SEO tradizionale, è il momento di cambiare, giusto? Passare dalla SEO tradizionale alla SEO basata su LLM implica adattare le strategie per allinearle al modo in cui i Large Language Model (LLM) elaborano e assegnano priorità ai contenuti. 

Comprendere il cambiamento: dalle parole chiave alle conversazioni

Il passaggio dalla SEO tradizionale alla SEO basata su LLM, spesso chiamata Ottimizzazione LLM (LLMO) o Ottimizzazione dell'Esperienza Linguistica (LEO), segna un cambiamento fondamentale nel modo in cui si ottiene la visibilità sui motori di ricerca. La SEO tradizionale si è a lungo basata sul targeting per parole chiave, sui backlink e sull'ottimizzazione per gli algoritmi dei motori di ricerca che generano elenchi di risultati ordinati. Al contrario, la SEO basata su LLM si concentra sull'ottimizzazione per modelli linguistici di grandi dimensioni che forniscono risposte dirette e conversazionali alle query degli utenti, spesso bypassando completamente la classica pagina dei risultati di ricerca. Ciò significa che i contenuti devono essere strutturati e scritti in modo da essere selezionati come risposta definitiva dai sistemi basati sull'intelligenza artificiale.

Scrivere come un essere umano: dare priorità ai contenuti naturali e conversazionali

Uno dei primi passi pratici è cambiare la tua mentalità nella creazione di contenuti. Invece di forzare posizionamenti di parole chiave scomodi o di ottimizzare eccessivamente per i motori di ricerca, concentrati su una scrittura naturale e colloquiale. Immagina di spiegare un argomento a un amico, puntando alla chiarezza e al valore autentico piuttosto che alla densità di parole chiave. I modelli linguistici di grandi dimensioni premiano i contenuti che fluiscono come una vera conversazione e rispondono direttamente alle domande degli utenti. Questo approccio non solo aumenta le tue possibilità di essere scelto come risposta autorevole, ma migliora anche l'esperienza utente.

Personalizzazione dell'esperienza utente con dati e intenti

La SEO basata su LLM richiede una comprensione più approfondita del tuo pubblico. Utilizza analisi e segnali di intent per anticipare esigenze, preferenze e punti critici degli utenti. Personalizza i tuoi contenuti, le call to action e persino il percorso utente per riflettere queste informazioni. Questo potrebbe comportare la segmentazione dei contenuti per diverse tipologie di utenti o l'adattamento dinamico dei messaggi in base al comportamento degli utenti. L'obiettivo è far sì che ogni visitatore senta che i tuoi contenuti parlano direttamente a loro, il che aumenta il coinvolgimento e la probabilità che i tuoi contenuti vengano scelti dagli LLM.

Espansione delle metriche oltre le classifiche

Mentre la SEO tradizionale si concentra spesso su tassi di clic e di rimbalzo, la LLM-SEO richiede nuove metriche. Monitora il tempo di permanenza, la profondità di scorrimento, il sentiment e il coinvolgimento conversazionale per valutare come gli utenti interagiscono con i tuoi contenuti. Queste metriche forniscono un quadro più completo della soddisfazione degli utenti e segnalano ai sistemi di intelligenza artificiale che i tuoi contenuti sono realmente preziosi e pertinenti.

Integrazione di intelligenza artificiale conversazionale ed elementi interattivi

Valuta l'aggiunta di chatbot, FAQ intelligenti o assistenti virtuali al tuo sito web. Questi strumenti non solo arricchiscono il percorso utente fornendo risposte immediate, ma generano anche dati preziosi sulle domande e sul comportamento degli utenti. Questo ciclo di feedback può influenzare la tua strategia di contenuti e aiutarti a perfezionare continuamente il tuo approccio per l'ottimizzazione del LLM.

Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l'ottimizzazione tecnica e dei contenuti

Inizia a integrare strumenti basati sull'intelligenza artificiale nel tuo flusso di lavoro. Utilizza piattaforme come Jasper, Frase.io o ChatGPT per l'ideazione e l'ottimizzazione dei contenuti, e strumenti come Surfer SEO o Semrush AI per la ricerca avanzata di parole chiave e argomenti. Automatizza gli audit SEO tecnici con soluzioni come Google Search Console o Screaming Frog per garantire che il tuo sito rimanga tecnicamente valido mentre ti concentri sul miglioramento strategico dei contenuti.

Strutturazione dei contenuti per l'estrazione LLM

Rivedi i contenuti esistenti e ristrutturali per renderli più chiari e profondi dal punto di vista semantico. Utilizza titoli chiari, paragrafi brevi e mirati e frasi esplicite sull'argomento. Implementa il markup schema, in particolare per le FAQ e le guide pratiche, per facilitare l'estrazione e la comprensione delle informazioni da parte degli studenti di LLM. Presenta i fatti chiave in modi facili da analizzare per l'intelligenza artificiale, come elenchi puntati o tabelle di confronto, e assicurati che il codice HTML sia pulito e semanticamente organizzato.

Automazione delle attività SEO ripetitive

Sfrutta gli LLM per automatizzare attività che richiedono molto tempo come la ricerca competitiva, l'analisi dell'intento di ricerca e la promozione di link building. Gli LLM possono analizzare i contenuti dei competitor, identificare lacune nei contenuti, generare titoli unici e persino personalizzare le email di outreach facendo riferimento ai lavori recenti di un destinatario. Questo permette al tuo team di concentrarsi su strategie di grande impatto e sul lavoro creativo.

Integrazione graduale e apprendimento continuo

Non è necessario abbandonare le pratiche SEO tradizionali da un giorno all'altro. Inizia integrando gradualmente strumenti di intelligenza artificiale e strategie incentrate sui corsi di laurea specialistica (LLM), mantenendo metodi collaudati che continuano a dare risultati. Monitora le prestazioni con analisi avanzate e preparati a iterare man mano che impari cosa funziona meglio per il tuo pubblico e il tuo settore.

Perché è importante per la tua attività e cosa dovresti fare diversamente

Comprendere il cambiamento e le differenze tra la SEO basata su LLM e la SEO tradizionale non è solo un dettaglio tecnico: rappresenta una svolta per la tua attività. Il modo in cui le persone cercano informazioni si sta evolvendo rapidamente, così come gli strumenti che forniscono queste risposte. Se vuoi che la tua attività rimanga visibile e rilevante, devi adattare il tuo approccio al modo in cui i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e Google Gemini interpretano e presentano le informazioni.

Quindi, perché questo è così importante? Innanzitutto, i motori di ricerca non sono più gli unici custodi delle informazioni. Gli LLM ora rispondono direttamente alle domande, spesso senza indirizzare gli utenti a un sito web. Ciò significa che se i tuoi contenuti non sono creati in modo che questi modelli di intelligenza artificiale possano facilmente comprendere, estrarre e considerare attendibili, rischi di perdere un'enorme quota di potenziali clienti.

In secondo luogo, la competizione non riguarda più solo chi ottiene il posizionamento più alto per una parola chiave. Si tratta di chi riesce a fornire le risposte più complete, autorevoli e colloquiali alle domande reali degli utenti. Le persone cercano in modo più naturale, basato sulle domande, e gli LLM sono progettati per premiare i contenuti che rispecchiano questo stile.

Cosa dovresti fare di diverso per stare al passo? Inizia concentrandoti sulle esigenze e sul linguaggio del tuo pubblico. Scrivi contenuti che rispondano a domande complete, non solo a brevi frasi chiave. Assicurati che i tuoi articoli siano approfonditi, che coprano sottoargomenti correlati e che forniscano informazioni chiare e ben strutturate. Pensa a ciò che le persone vogliono veramente sapere, non solo alle parole che potrebbero digitare in una barra di ricerca.

Costruire l'autorevolezza del tuo brand è più importante che mai. Gli LLM sono più propensi a fare riferimento e ad affidarsi a fonti riconosciute come esperte nel loro campo. Questo significa investire in contenuti di qualità, ottenere menzioni da altri siti autorevoli e dimostrare costantemente la propria competenza.

Infine, non affidarti esclusivamente agli strumenti SEO tradizionali. Utilizza risorse che ti aiutino a capire come le persone interagiscono con i modelli di intelligenza artificiale e che tipo di domande pongono. Monitora come i tuoi contenuti vengono citati o referenziati nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale e adatta la tua strategia per colmare eventuali lacune.

La tendenza futura è quella che sta prendendo il SEO LLM

Il passaggio dalla SEO tradizionale alla SEO basata su LLM non è solo una tendenza, ma un cambiamento radicale nel funzionamento della ricerca. Comprendendo le differenze e adottando un approccio semantico e incentrato sull'utente, puoi garantire che i tuoi contenuti si distinguano sia nei risultati dei motori di ricerca che nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale. Inizia oggi stesso a verificare, ristrutturare e ottimizzare i tuoi contenuti per assicurarti un posto nel futuro della ricerca.

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Domande frequenti su come la SEO basata su LLM differisce dalla SEO tradizionale

Qual è l'errore più grande da evitare quando si passa alla SEO LLM?

L'errore più grande è concentrarsi esclusivamente sulle parole chiave ignorando il contesto. Assicurati che i tuoi contenuti coprano l'intero ambito del tuo argomento e l'intento dell'utente.

Come faccio a sapere se i miei contenuti vengono citati dagli LLM?

Quillbot, Grammarly, ecc. possono tracciare le citazioni e le menzioni dei brand tramite intelligenza artificiale. Tieni d'occhio le tue analisi e cerca un aumento del traffico di riferimento dalle piattaforme basate sull'intelligenza artificiale.

I backlink sono ancora importanti nella SEO basata su LLM?

Sì, i backlink sono ancora importanti, ma sono solo un tassello del puzzle. L'autorevolezza tematica, l'EEAT e la copertura semantica sono altrettanto importanti.

Con quale frequenza dovrei aggiornare i miei contenuti per l'ottimizzazione LLM?

Aggiornamenti regolari aiutano a mantenere i tuoi contenuti aggiornati e pertinenti. Rivedi i tuoi argomenti principali almeno trimestralmente per garantire una copertura completa e accurata.