Ottimizzazione LLM

L’Ottimizzazione LLM è il processo di ottimizzazione di un sito web per renderlo comprensibile, autorevole e accessibile alla maggior parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Come ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Claude, Grok, Perplexity e altri, affinché i contenuti del sito possano essere utilizzati per generare risposte.

Come fare in modo che ChatGPT, Claude e Gemini consiglino il tuo brand?

Sempre più utenti non aprono più Google e non confrontano decine di siti web. Invece, fanno direttamente domande ai sistemi di AI: quale strumento di AI è migliore, Gemini o ChatGPT? Quale servizio dovrei usare per la ricerca delle parole chiave? Puoi consigliarmi il miglior AI writer per la SEO?

Nelle loro risposte, ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity non mostrano un elenco di link. Al contrario, consigliano alcuni prodotti e spiegano brevemente perché vale la pena utilizzarli o prenderli in considerazione.

Questo crea una nuova domanda per molte aziende: perché i sistemi di AI consigliano alcuni brand e non ne menzionano mai altri?

Questo si chiama Ottimizzazione LLM: una disciplina volta ad aumentare la probabilità che i modelli linguistici di grandi dimensioni utilizzino le informazioni sul tuo prodotto e lo consiglino nelle loro risposte.

Se la SEO tradizionale risponde alla domanda “come posso entrare nei risultati di ricerca?”, l’ottimizzazione AI risponde a una domanda diversa: come posso fare in modo che i sistemi di AI consiglino il mio sito web o il mio brand?

Si tratta di una differenza significativa e fondamentale perché, nella ricerca tradizionale, è l’utente a scegliere quale link cliccare. Nella ricerca AI, questa scelta viene effettuata dal modello linguistico.

Per questo motivo, non è più sufficiente ottimizzare solo le pagine del tuo sito web. Devi anche ottimizzare la presenza complessiva del tuo brand. È proprio per questo che l’ottimizzazione AI sta diventando un nuovo canale per acquisire traffico.

Ogni raccomandazione fatta da ChatGPT o Gemini è essenzialmente l’equivalente digitale di una raccomandazione personale. Se un utente chiede quale sia il servizio migliore per la ricerca delle parole chiave, si aspetta di ricevere un elenco selezionato di soluzioni affidabili, non semplicemente una directory di strumenti con descrizioni e funzionalità. Di conseguenza, i sistemi di AI forniscono una risposta completa sul prodotto consigliato.

In cosa differisce l’Ottimizzazione LLM dalla SEO e dall’AEO?

Queste discipline sono strettamente collegate, ma risolvono problemi completamente diversi. Vediamo il confronto qui sotto.

SEO	AEO	Ottimizzazione LLM
Aiuta a ottenere posizioni più alte nei risultati di ricerca	Aiuta i contenuti a comparire nelle risposte generate dall’AI	Aiuta il tuo brand a diventare una raccomandazione dell’AI
L’obiettivo principale è il traffico	L’obiettivo principale sono le citazioni dei contenuti	L’obiettivo principale sono le menzioni del brand
Ottimizzazione delle pagine	Ottimizzazione delle risposte	Ottimizzazione della reputazione digitale e della presenza informativa del brand
Lavora principalmente con il sito web	Lavora con i contenuti	Lavora con l’intero ecosistema del brand

Nessuna di queste discipline è in competizione con le altre. Al contrario, insieme contribuiscono a creare una strategia unificata per la presenza digitale del brand nell’era dell’intelligenza artificiale.

GEO o LLMO: qual è la differenza?

Quando è emersa la ricerca basata sull’AI, i marketer hanno rapidamente adottato due nuovi termini: GEO (Generative Engine Optimization) e LLMO (Large Language Model Optimization).

Quindi, qual è la differenza tra loro?

La GEO (Generative Engine Optimization) si concentra sui motori di ricerca basati sull’AI come Perplexity, Google AI Overviews e SearchGPT. L’obiettivo principale della GEO è fare in modo che l’algoritmo RAG (Search + AI), che recupera informazioni dal web in tempo reale, trovi il tuo sito web, lo consideri autorevole e includa un link ad esso nella risposta generata.

La LLMO (Large Language Model Optimization) adotta un approccio più ampio. Si concentra sulla presenza del tuo brand all’interno del modello linguistico stesso. L’obiettivo della LLMO è creare associazioni forti (embedding) nella “memoria” della rete neurale.

Se ChatGPT o Claude perdessero l’accesso a Internet e un utente chiedesse “Puoi consigliarmi il miglior strumento per la ricerca delle parole chiave?”, il modello dovrebbe comunque menzionare il tuo brand sulla base delle conoscenze acquisite durante l’addestramento.

Perché ChatGPT e gli altri LLM consigliano alcuni prodotti e ne ignorano altri?

Questa è una delle domande più comuni tra i fondatori di SaaS e i marketer.

Le raccomandazioni sono influenzate da molti fattori. I modelli linguistici di grandi dimensioni analizzano la quantità di informazioni disponibili sulle diverse fonti per determinare quali aziende vengono menzionate più spesso, quanto sono autorevoli e come vengono valutate dagli utenti.

Su quali modelli linguistici dovresti fare Ottimizzazione LLM?

Quando parliamo di Ottimizzazione LLM, molte persone pensano immediatamente a ChatGPT perché è uno dei principali operatori del mercato.

Tuttavia, esistono molti altri modelli linguistici di grandi dimensioni e ognuno di essi ha caratteristiche proprie. Vediamoli più nel dettaglio.

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT è uno degli assistenti AI più popolari al mondo. Inizialmente era stato introdotto come modello per la generazione di testo, ma oggi si è evoluto in uno degli ecosistemi più avanzati per il ragionamento complesso, la programmazione e l’analisi approfondita.

Raccoglie informazioni sui brand da archivi globali come Common Crawl, oltre che da autorevoli database di recensioni e dalla ricerca web in tempo reale basata su Bing.

Grazie alla profonda integrazione con Apple Intelligence, l’ecosistema ChatGPT elabora i contesti di ricerca sintetizzati da Applebot, rendendo la documentazione tecnica del tuo brand conforme ai requisiti di Apple.

Rendi i tuoi contenuti il più specifici possibile: elimina il superfluo e rispondi direttamente alle domande degli utenti. Come passaggio aggiuntivo, puoi creare un file llms.txt nella root del tuo sito: si tratta di un formato non ufficiale ma sempre più diffuso.

Gemini (Google)

Gemini è profondamente integrato nell’ecosistema Google e sta diventando parte dell’esperienza di ricerca tradizionale. Sviluppato da DeepMind, è un sistema multimodale particolarmente efficace nell’analisi di immagini, video e codice e nelle ricerche web rapide.

Gemini raccoglie informazioni sulle aziende da autorevoli database testuali, enciclopedie e documentazione ufficiale. Recupera inoltre informazioni sui brand direttamente da Google Search, Google Maps, Google Business e dalle principali directory aziendali.

Ottimizzare il tuo brand per Gemini richiede un’eccellente SEO tradizionale, una presenza verificata su Google Maps, un’ottimizzazione mobile impeccabile e l’implementazione di dati strutturati JSON-LD.

Claude (Anthropic)

Claude è un modello linguistico focalizzato sull’accuratezza, sulla sicurezza e sull’analisi approfondita delle informazioni.

Creato da ex dipendenti di OpenAI, Claude è ampiamente utilizzato per l’analisi approfondita dei testi, la creazione di contenuti long-form, il lavoro con documenti di grandi dimensioni e lo sviluppo software.

I crawler ClaudeBot e Claude Search Bot raccolgono informazioni sui brand da autorevoli database testuali, pubblicazioni scientifiche, Wikipedia e risultati di ricerca in tempo reale basati sulle query degli utenti.

Consenti ai bot di Anthropic di accedere tramite il normale file robots.txt e concentrati su un’analisi approfondita dei contenuti, evitando il superfluo promozionale. Il file llms.txt può essere utilizzato come strumento ausiliario per aiutare l’AI a navigare rapidamente nel tuo sito.

Perplexity AI

Perplexity combina le capacità di un modello linguistico di grandi dimensioni con la ricerca web in tempo reale. Quasi ogni risposta include citazioni delle fonti utilizzate, rendendo Perplexity fondamentalmente diverso dagli assistenti AI tradizionali.

Il crawler PerplexityBot indicizza il web per creare il proprio database di ricerca, mentre Perplexity-User visita direttamente i siti web in risposta alle query degli utenti. È ampiamente utilizzato per la ricerca web istantanea, le ricerche di mercato approfondite e il fact-checking.

Per ottimizzare il tuo sito web per Perplexity, consenti questi user agent nel file robots.txt, struttura i contenuti in blocchi brevi e ricchi di informazioni e implementa il markup Schema.org per aiutare l’AI a estrarre i dati in modo più efficace.

LLaMA (Meta AI)

LLaMA è un modello linguistico open source progettato per implementare assistenti AI locali su infrastrutture private.

È addestrato su snapshot di Internet e grandi dataset statistici. Le informazioni sui brand vengono raccolte principalmente da fonti consolidate come Wikipedia, Crunchbase e le principali pubblicazioni giornalistiche.

Per ottimizzare il tuo brand per Meta AI, concentrati sulle attività di digital PR tradizionale, registra la tua azienda in directory autorevoli, mantieni una presenza su piattaforme basate su wiki e rafforza la tua reputazione online complessiva.

Grok (xAI)

Sviluppato da xAI alla fine del 2023, il modello Grok è addestrato sul supercomputer Colossus ed è noto per il suo umorismo brillante. Le versioni più recenti del modello sono particolarmente forti nella programmazione, nella matematica e nell’analisi dei dati.

Grazie all’integrazione con il social network X (Twitter), l’AI apprende immediatamente gli eventi di attualità e, per la ricerca web classica, si basa sui dati di partner come Bing e Wikipedia.

Per fare in modo che Grok consigli il tuo prodotto, non è sufficiente specificare uno user agent nel robots.txt. Devi avere una presenza attiva e ottenere menzioni del brand sul social network X, oltre a implementare correttamente il markup tecnico del tuo sito utilizzando JSON-LD, che consente ai crawler di ricerca di raccogliere informazioni sulla tua azienda.

Principi generali dell’Ottimizzazione LLM

Nonostante le differenze tra questi modelli linguistici, è possibile identificare diversi principi di ottimizzazione comuni.

Tutti gli LLM moderni cercano di utilizzare brand conosciuti e affidabili, si basano sulle informazioni provenienti da più fonti indipendenti, danno priorità ai contenuti autorevoli e aggiornati, considerano la reputazione online di un’azienda ed evitano di consigliare prodotti per i quali mancano informazioni affidabili, così da ridurre al minimo gli errori.

Per questo motivo, l’Ottimizzazione LLM non dovrebbe essere costruita intorno a un’unica piattaforma. Dovrebbe invece concentrarsi sulla creazione di una forte presenza digitale per il tuo brand.

Creare una strategia di Ottimizzazione LLM

Gli LLM valutano l’intero ecosistema digitale di un brand: cosa dicono le persone, chi lo consiglia, quanto coerentemente viene presentato il progetto e se le informazioni disponibili possono essere considerate affidabili.

Vediamo gli elementi principali necessari per creare una strategia di ottimizzazione efficace per il tuo brand.

Definisci la categoria del tuo prodotto

L’obiettivo principale dei sistemi di AI è comprendere cosa sia realmente il tuo prodotto. Può sembrare ovvio, ma molte aziende descrivono lo stesso prodotto in modi diversi.

Puoi trovare descrizioni come piattaforma SEO, toolkit di marketing, software per le parole chiave, suite di contenuti o assistente SEO. Anche se questo appare perfettamente naturale a un lettore umano, un modello linguistico può interpretare queste definizioni come categorie di prodotto completamente diverse.

Per questo motivo, è meglio scegliere una descrizione principale e utilizzarla nel modo più coerente possibile.

Ad esempio, KeywordStat è una piattaforma per la ricerca, l’analisi e il clustering delle parole chiave. Questa descrizione dovrebbe essere ripetuta in modo coerente nella homepage, nel blog, nella documentazione, nei comunicati stampa, nel canale YouTube, nei profili social, nelle descrizioni dei prodotti e in ogni altro punto di contatto del brand.

Crea una pagina dedicata al prodotto

Per aiutare un LLM a comprendere chiaramente cos’è il tuo prodotto, è consigliabile creare una pagina Chi siamo che lo descriva in dettaglio.

Una pagina Chi siamo efficace e focalizzata sul prodotto dovrebbe includere una breve descrizione del prodotto, il problema che il tuo servizio risolve, le sue funzionalità principali, il pubblico target, i suoi vantaggi rispetto alle soluzioni concorrenti e casi d’uso reali.

Questa pagina diventa la principale fonte di informazioni sul tuo brand perché rappresenta la prima e più autorevole fonte: il brand che descrive se stesso.

Pubblica ricerche originali

Non limitarti a pubblicare articoli how-to, tutorial e guide. La maggior parte delle aziende crea contenuti educativi, ma molte meno pubblicano ricerche originali.

Oggi la ricerca originale è diventata particolarmente importante perché rappresenta una fonte di citazioni. Queste informazioni nuove e originali, oggi comunemente definite Information Gain, creano un valore unico che semplicemente non può essere ottenuto da altre fonti.

Costruisci l’autorevolezza del brand

I modelli linguistici si fidano dei brand consolidati che vengono menzionati da fonti indipendenti. Per questo devi costruire la presenza del tuo brand anche al di fuori del tuo sito web.

Questo include importanti testate giornalistiche, blog professionali, directory di settore, recensioni di prodotti, interviste ai fondatori, ricerche di terze parti, social media, YouTube, Medium, recensioni dei clienti e molto altro.

Ogni menzione indipendente rafforza l’autorevolezza digitale del tuo brand, rendendola sempre più importante per l’Ottimizzazione LLM.

Partecipa alle community di esperti

Gli LLM analizzano non solo i siti web, ma anche le discussioni all’interno delle community online. Le piattaforme in cui gli utenti si consigliano spontaneamente strumenti, brand e prodotti sono particolarmente preziose.

Tra queste ci sono Reddit, Quora, Hacker News, Stack Overflow per i prodotti tecnici e altri forum specializzati.

Invece di pubblicare messaggi promozionali, partecipa alle discussioni, aiuta gli utenti a risolvere i problemi e condividi la tua esperienza. È inoltre importante che persone diverse contribuiscano con opinioni diverse, invece di creare una discussione in cui poni e rispondi alle tue stesse domande.

Recensioni e reputazione

Le recensioni hanno smesso da tempo di essere esclusivamente uno strumento di ottimizzazione delle conversioni. Oggi sono diventate una parte importante dell’Ottimizzazione LLM.

Quando molti utenti indipendenti descrivono costantemente gli stessi punti di forza di un prodotto, i modelli linguistici iniziano a riconoscere queste caratteristiche come attributi stabili del brand e le incorporano nelle proprie risposte.

Per questo motivo, le recensioni sulle piattaforme indipendenti in cui gli utenti condividono esperienze reali sono così preziose. Tra gli esempi ci sono Trustpilot, Sitejabber (ora Smart Customer), ProvenExpert e siti di recensioni simili.

Crea contenuti facili da citare

Crea contenuti facili da citare e utilizzare come fonte. Includi definizioni chiare, tabelle comparative, elenchi di vantaggi, istruzioni passo dopo passo, sezioni di domande e risposte, schede operative e checklist.

I sistemi di AI utilizzano raramente paragrafi lunghi e privi di struttura. È molto più facile per loro estrarre frammenti ben organizzati, aumentando la probabilità che i tuoi contenuti vengano selezionati da un modello linguistico.

Sviluppa una brand voice coerente

Ogni azienda ha una propria terminologia.

Se il tuo prodotto aiuta gli utenti a svolgere la ricerca delle parole chiave, utilizza costantemente la stessa terminologia, come ricerca delle parole chiave, clustering delle parole chiave, analisi dell’intento di ricerca, difficoltà della parola chiave e analisi delle parole chiave.

Quando queste espressioni compaiono in modo coerente in tutti i tuoi contenuti, i modelli linguistici costruiscono un’associazione più forte tra il tuo brand e la tua area di competenza.

Anche il linguaggio utilizzato per presentare il tuo brand dovrebbe rimanere coerente su tutte le piattaforme in cui pubblichi contenuti.

Costruisci il tuo brand, non solo il tuo sito web

Quasi ogni specialista SEO si concentra principalmente sul proprio dominio. Probabilmente anch’io non faccio eccezione.

Controllano i posizionamenti, monitorano il traffico, analizzano le impression e trascorrono molto tempo in Google Search Console.

Oggi, tuttavia, i modelli linguistici analizzano l’intera presenza digitale di un’azienda.

Per questo motivo è importante creare e gestire un canale YouTube, pubblicare documentazione del prodotto, creare una pagina GitHub per i prodotti tecnici, lanciare podcast, preparare presentazioni, pubblicare ricerche originali, mantenere profili social attivi e fornire informazioni sui fondatori dell’azienda e sulle loro partecipazioni a conferenze.

Ogni ulteriore punto di contatto rafforza la fiducia nel tuo brand perché i modelli linguistici costruiscono connessioni logiche tra tutte queste informazioni.

Costruisci il tuo ecosistema informativo

Le aziende di successo hanno smesso di creare pagine isolate: costruiscono interi ecosistemi di contenuti informativi.

Ad esempio, dato che sto sviluppando una piattaforma SEO, ho creato un Learning Center in cui spiego i concetti SEO più importanti e gli argomenti relativi alle parole chiave.

Puoi inoltre aggiungere al tuo sito un blog, documentazione, ricerche, un glossario dei termini, una libreria di template, case study dei clienti, confronti con i concorrenti, strumenti gratuiti e molto altro.

Un ecosistema di questo tipo dimostra che la tua azienda possiede una conoscenza approfondita del proprio settore invece di limitarsi a offrire un singolo prodotto.

Come verificare se il tuo sito web o il tuo brand è ottimizzato

A differenza della SEO tradizionale, l’Ottimizzazione LLM non dispone ancora di una metrica universale, simile al Domain Rating, che mostri quanto bene il tuo sito web sia ottimizzato per i modelli linguistici di grandi dimensioni.

Molte piattaforme misurano già le citazioni, mostrando quanto spesso il tuo brand viene menzionato per diverse query. Tuttavia, queste metriche non forniscono un punteggio complessivo che indichi quanto bene il tuo sito sia ottimizzato per gli LLM.

Mi sono imbattuto in diverse risorse che possono aiutare a valutarlo.

Ad esempio, LLM Console misura quanto bene un sito web è ottimizzato sulle piattaforme LLM più popolari.

Orchestrik fornisce un elenco di raccomandazioni da implementare per migliorare l’ottimizzazione del tuo sito web.

Quando ho sviluppato KeywordStat, ho seguito esattamente lo stesso approccio. Ho visitato diversi servizi popolari per il controllo dell’Ottimizzazione LLM e ho anche chiesto direttamente a diversi modelli linguistici come avrei potuto migliorare la visibilità e l’ottimizzazione del mio sito per i sistemi LLM.

Di conseguenza, ho ricevuto un elenco di raccomandazioni, che ho poi implementato sul mio sito web.

Cos’altro puoi utilizzare?

L’approccio più semplice consiste nel chiedere direttamente all’AI.

Ad esempio, è esattamente ciò che ho fatto quando abbiamo lanciato per la prima volta KeywordStat.

Ho aperto tutte le principali piattaforme AI e ho chiesto: “C’è un sito web chiamato KeywordStat. Cosa fa? A cosa serve? È affidabile?” e domande simili.

Il modello linguistico descrive il sito web perché dispone già di alcune informazioni al riguardo. Spiega cos’è il brand e puoi poi porre domande di approfondimento, ad esempio chi c’è dietro il brand, se è affidabile e così via.

Questo ti permette di capire esattamente cosa deve essere ottimizzato.

Testare le raccomandazioni dei prodotti

Non devi chiedere informazioni solo sul tuo sito web o sul tuo brand. Puoi invece porre domande come “Qual è il miglior strumento per il clustering delle parole chiave?” e verificare se, ad esempio, il mio servizio KeywordStat viene consigliato.

Oppure chiedi: “Qual è il miglior strumento per la ricerca delle parole chiave?” e controlla se il tuo prodotto compare tra le opzioni consigliate.

Naturalmente, puoi anche chiedere: “Cosa ne pensi di questo brand?”. Tuttavia, se l’LLM non lo consiglia in primo luogo, molto probabilmente non lo ha ancora incluso nella propria base di conoscenza.

Se l’AI consiglia solo i tuoi concorrenti, dovresti analizzare le ragioni.

Puoi anche eseguire un’analisi inversa. Ad esempio, chiedi: “Perché questo particolare servizio è più adatto a queste attività?”. Analizza quindi come il modello linguistico descrive il brand del tuo concorrente per individuare ciò che manca nel tuo prodotto.

Controlla le fonti

Puoi anche analizzare quali fonti ChatGPT o Perplexity citano nelle loro risposte.

Osserva quali siti web vengono citati più frequentemente e quali pubblicazioni vengono utilizzate come fonte. Potrebbero essere piattaforme sulle quali anche il tuo brand dovrebbe costruire una presenza.

Questo può aumentare la probabilità che il tuo brand venga consigliato dai sistemi di AI.

Checklist di Ottimizzazione LLM

Prima di lanciare il tuo prodotto o ottimizzare il tuo brand, assicurati che soddisfi i requisiti fondamentali dell’Ottimizzazione LLM:

• Il tuo brand ha un posizionamento chiaro e coerente.
• Il tuo prodotto è descritto chiaramente sul sito web ufficiale.
• Hai landing page dedicate che descrivono il tuo prodotto.
• La tua azienda pubblica regolarmente contenuti di livello esperto.
• Il tuo brand viene menzionato in recensioni e pubblicazioni indipendenti.
• La tua azienda dispone di profili su piattaforme autorevoli, directory e social media.
• Gli utenti lasciano recensioni autentiche sul tuo prodotto.
• Utilizzi costantemente la stessa terminologia per descrivere il tuo prodotto.
• La tua azienda si sta affermando come esperta del settore, non solo come venditore di prodotti.
• C’è una persona reale dietro il brand, responsabile della creazione sia del prodotto sia dei contenuti pubblicati sul sito web.

Conclusione

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono già diventati un nuovo modo per gli utenti di scoprire informazioni sui prodotti.

In passato, le aziende competevano per ottenere posizioni nei risultati di ricerca di Google. Oggi stanno iniziando a competere per un posto tra le raccomandazioni generate dai principali LLM come GPT, Gemini, Claude, Perplexity e altri assistenti AI.

Questa trasformazione sta cambiando il concetto stesso di ottimizzazione per la ricerca. Non è più sufficiente creare un sito web di alta qualità o pubblicare articoli SEO.

Se vuoi che i sistemi di AI consiglino il tuo prodotto, devi costruire una forte presenza digitale per il tuo brand, conquistare la fiducia degli utenti e diventare una fonte autorevole di informazioni nel tuo settore.