La domanda che sempre più responsabili marketing si stanno ponendo nel 2026 è questa: perché il nostro competitor — che ha meno traffico e una domain authority inferiore — compare nelle risposte di ChatGPT quando un utente chiede informazioni sul nostro settore, mentre noi no? La risposta raramente è tecnica in senso stretto. È quasi sempre una questione di come i contenuti sono strutturati, scritti e organizzati — criteri che la SEO classica non misura e spesso non ottimizza.
Comparire nelle risposte degli AI engine non è una questione di fortuna né di brand size. È il risultato di scelte precise e replicabili. Questa guida illustra cosa funziona concretamente per le aziende B2B che vogliono presidiare questo canale in modo sistematico.
ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews funzionano in modo diverso tra loro, ma condividono un principio comune: selezionano le fonti che percepiscono come autorevoli e rilevanti per la query specifica. Il problema è che "autorevole e rilevante" per un Large Language Model non coincide con "ben posizionato su Google". Un LLM legge il contenuto in modo diverso da come lo scansiona Googlebot — e ottimizzare per l'uno non equivale a ottimizzare per l'altro.
Perplexity ha web browsing attivo e cita direttamente le fonti che trova nelle sue ricerche in tempo reale: per questo piattaforma è la più reattiva alle ottimizzazioni e quella dove i risultati si vedono più rapidamente. Google AI Overviews attinge principalmente all'indice di Google, integrandolo con capacità di sintesi: qui la SEO tradizionale e l'AEO si sovrappongono di più. ChatGPT con capacità di ricerca (disponibile nelle versioni con browsing) funziona in modo simile a Perplexity, ma con una finestra di aggiornamento diversa. Il modello GPT base senza browsing attinge ai dati di training, che hanno un cut-off temporale: meno utile per chi vuole essere trovato su query attuali.
Il punto di partenza pratico è lavorare su Perplexity e Google AI Overviews, i canali più reattivi. Qui gli effetti di un'ottimizzazione strutturata sono verificabili in 30-60 giorni.
I Large Language Model preferiscono contenuti con paragrafi densi, autonomi e informativamente completi. Un paragrafo che risponde a una domanda specifica in 4-5 righe — con soggetto, predicato e informazioni concrete — è molto più citabile di un paragrafo generico che "introduce" un argomento senza mai arrivare al punto. Questo principio — chiamato "answer-first" — è il contrario dell'approccio narrativo tradizionale, dove si costruisce contesto prima di dare l'informazione principale.
La struttura dei titoli (H1, H2, H3) dovrebbe riflettere le domande reali che il buyer fa all'AI, non keyword optimize per Google. "Come funziona il chatbot AI per il customer service manifatturiero" è un titolo H2 più utile per l'AEO di "Chatbot AI: caratteristiche e vantaggi". Il primo risponde a una domanda; il secondo è una categoria. I modelli linguistici sono addestrati su domande e risposte — il formato domanda-risposta è il loro formato nativo.
Le sezioni FAQ alla fine degli articoli sono tra le più citate dagli AI engine, proprio perché replicano questo formato. Non FAQ generiche ("Cos'è il chatbot?"), ma domande operative che un buyer farebbe nella fase di valutazione: "Quanto tempo ci vuole per implementare un chatbot nel nostro customer service?", "Come si integra con il nostro ERP?", "Quali lingue supporta?". Se la FAQ risponde in modo completo e preciso a queste domande, ha alta probabilità di essere estratta da un LLM come fonte primaria.
Un elemento sottovalutato della citabilità AI è la coerenza del vocabolario di settore. I modelli linguistici imparano a riconoscere l'autorevolezza anche dalla capacità di usare il linguaggio tecnico del dominio in modo preciso e consistente. Un'azienda che produce macchine per il confezionamento alimentare e scrive contenuti usando indifferentemente "confezionatrice", "macchina impacchettatrice", "sistema di packaging" senza coerenza risulta meno autorevole di un'azienda che usa il vocabolario standard del settore in modo preciso.
Questo non significa rigidità: significa che il corpo di contenuti dovrebbe coprire sistematicamente le varianti terminologiche del settore (le stesse che i buyer usano nelle loro ricerche) ma con una gerarchia chiara — un termine primario attorno al quale si costruisce il dominio di autorevolezza, e varianti semantiche che lo supportano. Ahrefs e altri strumenti di keyword research possono aiutare a identificare quale terminologia il settore usa nelle ricerche organiche — che è spesso un proxy affidabile di quella usata nelle query AI.
Un singolo articolo ottimizzato per l'AEO ha effetti limitati. Quello che costruisce vera autorevolezza agli occhi dei modelli linguistici è un ecosistema coerente di contenuti che copre un tema in profondità: la pillar page che introduce il macro-argomento, gli articoli satellite che approfondiscono aspetti specifici, le FAQ operative, i case study con dati reali. Quando un LLM trova 12 contenuti di qualità che trattano il chatbot AI per il customer service manifatturiero tutti sullo stesso dominio, li pesa in modo molto diverso da come peserebbe un singolo articolo.
La logica è simile all'autorevolezza di dominio SEO — ma i fattori che la determinano sono parzialmente diversi. Per la SEO classica, i backlink da domini autorevoli sono il segnale principale. Per i LLM, è la coerenza semantica interna del dominio a costruire l'autorevolezza percepita: quante domande rilevanti per un settore trova risposta sul tuo sito, con quale livello di approfondimento, e con quale consistenza terminologica.
I dati strutturati (markup Schema.org) servono sia per Google che per gli AI engine, ma con obiettivi parzialmente diversi. Per Google, abilitano i rich snippet nei risultati di ricerca. Per gli AI engine, rendono le informazioni più leggibili in formato machine-first: l'organizzazione, i prodotti e servizi, le FAQ, gli articoli, le recensioni — tutto ciò che ha un markup Schema.org è più facilmente estraibile e citabile da un LLM.
Per un'azienda B2B, il markup più rilevante è Organization (con nome, descrizione, settore, contatti), Product e Service (per i servizi specifici con descrizione strutturata), FAQPage (per le sezioni domande-risposte), e Article (per tutti i contenuti blog con author, date, keywords). L'implementazione non è complessa su piattaforme come HubSpot CMS, che supporta i principali markup Schema nativamente o tramite moduli configurabili.
Il primo passo è capire dove si è ora. Questo richiede query sistematiche agli AI engine principali su domande rilevanti per il settore: non solo il nome dell'azienda, ma domande commerciali che un buyer farebbe nella fase di valutazione fornitori. "Quali sono i migliori partner HubSpot in Italia per il manifatturiero?", "Come si integra un chatbot con un ERP SAP?", "Quanto costa implementare un sistema CRM per un'azienda con 30 commerciali?".
Gli strumenti di monitoring AEO si stanno evolvendo rapidamente. Ahrefs traccia la presenza nelle AI Overviews di Google. HubSpot ha introdotto nel 2025 una dashboard dedicata all'AI Visibility che mostra come il traffico organico si sta spostando verso i canali AI. Alcune piattaforme specializzate (Profound, AI Rank) offrono monitoraggio specifico per ChatGPT e Perplexity. Un sistema di monitoring interno — query manuali sistematiche su una lista di domande-chiave, registrate nel tempo — è sufficiente come punto di partenza prima di investire in strumenti dedicati.
Perplexity è l'engine più reattivo: indicizza in tempo reale e aggiorna le sue risposte in ore o giorni. Con un'ottimizzazione strutturata dei contenuti, è possibile verificare cambiamenti di citabilità in 2-4 settimane. Google AI Overviews segue il ciclo di indicizzazione di Google, tipicamente più lungo: 4-8 settimane per vedere l'effetto di un'ottimizzazione rilevante. ChatGPT con browsing è variabile; ChatGPT senza browsing dipende dai cicli di re-training del modello, che sono meno frequenti e meno prevedibili.
Per le aziende B2B con cicli di vendita lunghi, la finestra di 60-90 giorni per vedere i primi risultati di un'ottimizzazione AEO è molto più breve del tempo necessario per chiudere un deal. L'investimento ha senso anche con aspettative di medio termine — non si tratta di una tattica quick-win, ma di un presidio strategico che si costruisce progressivamente.
No. I modelli attingono al web aperto. Non esiste una "directory" da cui essere inclusi. La visibilità dipende interamente dalla qualità e dalla struttura dei contenuti pubblici sul tuo sito.
Sì, ma con molta più difficoltà. Le pagine di servizio ottimizzate possono essere citate, ma la copertura tematica di un ecosistema di contenuti strutturato è molto più efficace. Senza blog, si presidia solo il brand diretto — non le query commerciali di settore.
Perplexity può indicizzare contenuti da alcune piattaforme social. ChatGPT attinge principalmente al web. In generale, l'impatto dei social sulla citabilità AI è molto inferiore rispetto a quello del sito web aziendale.
Entrambe le cose, in sequenza. La revisione dei contenuti esistenti ha ROI più rapido. La creazione di nuovi contenuti per gap di copertura tematica ha impatto più duraturo. Un piano AEO strutturato prevede entrambe le fasi.
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