Come aumentare il traffico sul sito oggi: dalla SEO alla AI Visibility

Negli ultimi tre anni, l’intelligenza artificiale conversazionale ha trasformato il modo in cui cerchiamo, leggiamo e decidiamo online. I Large Language Models (LLM) come ChatGPT e Gemini hanno ridefinito le abitudini di ricerca, spingendo Google a rispondere con AI Overviews e AI Mode. Il risultato è un traffico minore, ma più qualificato: si cercano meno keyword e si fanno più conversazioni. Per questo chiedersi come aumentare il traffico sul sito oggi significa chiedersi, prima di tutto, come farsi trovare e citare da chi risponde al posto dei motori di ricerca.

In questo articolo scoprirai:

• Come gli LLM hanno cambiato il modo di cercare, e cosa rivelano i dati OpenAI/NBER su 1,5 milioni di conversazioni ChatGPT.
• Come e perché Google ha risposto con AI Overviews e AI Mode, e cosa significa per il traffico organico.
• Cosa cambia con i modelli agentici come GPT-6 Astra, Sol e Luna, che leggono i siti al posto degli utenti.
• Perché la sfida non è più solo la SEO ma l’AI Visibility, con un caso reale e misurato di AEO e i suoi limiti.
• Quali strumenti usare per misurare e migliorare la visibilità dei contenuti nelle risposte AI.

Nel settembre 2026 il quadro si è spostato ancora: con GPT-6 Astra, e poi con i più economici GPT-6 Sol e Luna, i modelli non si limitano a rispondere, ma navigano il web e completano compiti al posto dell’utente. Chi visita il tuo sito, sempre più spesso, non è una persona: è un agente che legge per conto di una persona.

In questo scenario, la vera sfida per i brand non è più solo la SEO, ma l’AI Visibility: farsi riconoscere, citare e valorizzare dalle risposte generate dall’intelligenza artificiale. Questa sfida si articola in due discipline complementari: la GEO (Generative Engine Optimization), per farsi citare dagli LLM, e l’AEO (Answer Engine Optimization), per essere la risposta diretta nei motori di risposta.

1. SEO e LLM a confronto: come cambiano le ricerche e il traffico sul sito

Fino a pochi anni fa, il successo online era scritto in linguaggio keyword: chi sapeva “parlare” ai motori di ricerca dominava il traffico. Bastava individuare le parole giuste, inserirle nei punti giusti e sperare che Google premiasse il contenuto.

Il 2023 ha segnato una vera e propria svolta. Con l’arrivo dei Large Language Models (LLM) come ChatGPT, Claude e Gemini, è cambiato non solo il funzionamento degli algoritmi, ma anche il modo in cui le persone cercano informazioni online. Oggi non si inseriscono più le parole chiave ma si conversa direttamente con l’intelligenza artificiale, che risponde come farebbe un esperto di fiducia, spiegando concetti, approfondendo temi e offrendo persino consigli personalizzati.

Per chi gestisce un sito, questo significa che la SEO tradizionale non basta più. Non perché le keyword siano morte, ma perché non sono più il punto di partenza. Oggi la ricerca, infatti, inizia con un dialogo naturale, e i risultati che contano sono le risposte generate dall’AI, non solo i link.

Il marketing digitale si trova di fronte a una sfida e a un’enorme opportunità: farsi trovare e citare dagli algoritmi conversazionali. Nelle prossime sezioni vedremo come il web sta cambiando e come i brand possono cavalcare l’onda per trasformare il traffico in valore.

2. Come gli utenti cercano informazioni oggi

Fino a pochi anni fa, chi voleva capire “come migliorare il tasso di conversione di un e-commerce” digitava su Google la query “migliorare conversion rate e-commerce”, apriva una decina di schede e confrontava manualmente le informazioni.

Oggi quello stesso utente si rivolge a ChatGPT o Gemini e scrive un prompt: “Gestisco un e-commerce di abbigliamento: come posso aumentare il tasso di conversione senza alzare il budget pubblicitario?”

L’AI risponde con un testo ordinato, suggerendo strategie, citando best practice e indicando perfino tool da provare. L’utente ottiene, così, una risposta completa e personalizzata e spesso non sente più il bisogno di scorrere i risultati di Google. È lo stesso spostamento che sta ridisegnando il rapporto fra AI ed e-commerce, dove la scoperta del prodotto avviene sempre più dentro la conversazione.

Ma per comprendere davvero questa rivoluzione, è utile chiarire prima cosa sono gli LLM.

2.1. Cosa sono gli LLM (Large Language Models)

I Large Language Models (LLM) sono sistemi di intelligenza artificiale generativa addestrati su grandi quantità di dati per imparare a comprendere e generare linguaggio naturale.

A differenza dei motori di ricerca tradizionali, che restituiscono un elenco di link, gli LLM interpretano il contesto della domanda e producono una risposta diretta e coerente, simile a quella che darebbe un esperto umano.

Tra i più noti troviamo ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e Gemini (Google).

La loro capacità di ragionare sul contesto e di offrire risposte esaustive ha ridefinito le aspettative degli utenti sul web.

2.2. Perché gli LLM hanno cambiato il modo di cercare online

Da quando gli utenti hanno iniziato a utilizzare gli LLM, il modo di cercare online è cambiato radicalmente. Non si digitano più parole chiave isolate, ma si formulano domande complesse in linguaggio naturale, proprio come si farebbe con un consulente di fiducia.

Sempre più persone, inoltre, si affidano a ChatGPT non solo per ottenere informazioni o consigli, ma anche per ricercare prodotti da acquistare e, con l’introduzione dell’Instant Checkout, perfino per completarne l’acquisto direttamente all’interno della chat.

Questo perché l’AI non si limita a estrarre risultati, ma è in grado di comprendere l’intento della query, cogliere le sfumature del linguaggio e confezionare una risposta già pronta, evitando all’utente di dover cliccare su vari link e leggerli uno per uno.

2.3. Lo studio di OpenAI: come gli utenti usano ChatGPT

Uno studio congiunto tra OpenAI e NBER pubblicato nel settembre 2025 e condotto su 1,5 milioni di conversazioni con ChatGPT, mostra in modo chiaro come è cambiato il modo di ricercare informazioni. Resta, a oggi, la fotografia più ampia e pubblica sull’uso reale di un LLM generalista: va letta come uno scatto del 2025, non come un dato in tempo reale.

• Il 49% delle interazioni riguarda il “Chiedere”: domande, richieste di informazioni, istruzioni e spiegazioni.
• Il 40% rientra nel “Fare”: generazione di testi, email, grafici e altri contenuti pratici.
• L’11% è legato all’“Esprimere”: opinioni, emozioni e conversazioni personali.

I dati rivelano, quindi, che circa sei messaggi su dieci (49% più 11%, cioè il 60%) non servono a delegare un’attività da svolgere (creare un testo, migliorare un’email o generare un’immagine), ma a ottenere guide pratiche, raccogliere informazioni e chiedere pareri o consigli utili alla vita quotidiana.

Un altro dato fondamentale evidenziato dalla ricerca NBER riguarda la crescita dei messaggi non legati al lavoro: dal 53% a oltre il 70% dell’uso totale in circa un anno. Questo evidenzia come gli LLM siano diventati strumenti di uso quotidiano, non più confinati all’ambito professionale, ma usati per cercare risposte immediate a domande pratiche e personali.

2.4. Cosa significano i dati di ChatGPT per la visibilità dei siti

I dati OpenAI/NBER hanno due implicazioni chiave per chi vuole emergere nel web:

1. Le ricerche avvengono sempre più all’interno delle conversazioni con l’AI, senza passare dai tradizionali motori di ricerca.
2. La visibilità organica dei siti si riduce se i contenuti non vengono citati dall’AI come fonti affidabili.

Per questi motivi, oggi, non basta più essere ben posizionati su Google per farsi notare, ma è essenziale farsi riconoscere e citare anche dagli LLM.

Se vuoi sapere se Google penalizza i contenuti che vengono prodotti con l’AI puoi leggere questo articolo.

3. Perché Google ha dovuto reagire all’avanzata degli LLM

Google negli ultimi tre anni ha visto in tempo reale l’erosione del suo primato come fonte principale di informazioni.

Gli utenti che trovano già la risposta tramite gli LLM, sentono meno il bisogno di cliccare sui risultati della SERP per verificare le informazioni.

E questo è possibile osservarlo anche tramite l’analisi dei KPI del sito.

Se, ad esempio, gli ultimi contenuti pubblicati registrano un numero molto alto di impression ma un click-rate estremamente basso, è un indizio (non una prova) che quei testi siano stati usati come fonte per una risposta generata: l’utente, ricevuta la sintesi, non ha sentito la necessità di cliccare per leggere l’articolo completo. Per passare dall’indizio al dato servono i log del server, dove le visite dei crawler AI si contano davvero (lo vediamo nella sezione 8 dedicata agli strumenti).

Per contrastare questa progressiva “fuga” di traffico verso gli LLM e riportare la ricerca al centro dell’esperienza utente, Google ha introdotto AI Overviews (AIO).

3.1. Che cos’è AI Overviews di Google

AI Overviews (AIO) è la funzionalità di ricerca di Google, disponibile in Italia da marzo 2025, che sfrutta l’intelligenza artificiale generativa per offrire risposte sintetiche e complete, anche a domande complesse (Guida di Google).

A differenza dei tradizionali snippet, AIO non si limita a elencare una serie di link: costruisce un riepilogo coerente e immediato, attingendo informazioni da più fonti web e indicando i link più utili per chi desidera approfondire.

Quanto è diffuso, in concreto? Su un campione di 971 query italiane a tema AI, l’AI Overview compare nell’81% dei casi: in questa nicchia, insomma, la SERP “senza AI” è ormai l’eccezione.

La tecnologia alla base è il modello Gemini in versione multimodale, capace di combinare ragionamento, pianificazione e contestualizzazione dei risultati per fornire una risposta chiara e pertinente.

L’introduzione di AIO, tuttavia, non è avvenuta senza polemiche. Diversi editori e operatori SEO hanno sollevato critiche sostenendo che i riepiloghi generati dall’AI avrebbero penalizzato il traffico organico dei siti web, riducendo il numero di clic sui risultati tradizionali. Una ricerca del Pew Research Center (luglio 2025), basata sulla navigazione reale di 900 adulti statunitensi, ha misurato che davanti a un riepilogo AI gli utenti cliccano un risultato tradizionale nell’8% delle visite, contro il 15% delle pagine senza riepilogo. Il link citato dentro il riepilogo viene aperto appena nell’1% dei casi.

3.2. Google risponde sulle AI Overviews: i dati su utilizzo e clic

Google ha replicato a queste accuse presentando dati interni secondo cui il comportamento degli utenti non solo non è peggiorato, ma in alcuni casi è migliorato. In particolare:

• Nei mercati più grandi, come Stati Uniti e India, le AI Overviews generano oltre il 10% di utilizzo in più della Ricerca per i tipi di query che le mostrano (Google, maggio 2025).
• Il volume totale di clic organici verso i siti sarebbe «relativamente stabile» su base annua, con leggermente più clic di qualità, cioè visite in cui l’utente non torna subito indietro (Google, agosto 2025).

Le due letture non sono necessariamente in contraddizione, ma non hanno lo stesso peso: quelli di Pew sono dati indipendenti su comportamento osservato, quelli di Google sono dati interni non verificabili da terzi. La sintesi onesta è che il traffico non scompare, ma si concentra su clic più qualificati: chi arriva, arriva con un intento più chiaro e avanzato. Quanti se ne perdono per strada, nessuno lo ha ancora misurato in modo indipendente sul mercato italiano.

In ogni caso, AI Overviews rappresenta solo il primo capitolo della trasformazione della ricerca online. Per rispondere a un pubblico che desidera interazioni sempre più semplici, veloci e naturali e, soprattutto, per contrastare l’ascesa degli LLM come ChatGPT, Google ha introdotto un’evoluzione ancora più ambiziosa: AI Mode.

4. AI Mode di Google: che cos’è e dove è disponibile

Se AI Overviews è stato il primo passo verso l’integrazione dell’intelligenza artificiale nella ricerca, AI Mode rappresenta la vera rivoluzione. Dopo una fase di test negli Stati Uniti, l’8 ottobre 2025 Google ne ha annunciato il rilascio in 36 nuove lingue e quasi 50 nuovi Paesi, inclusa l’Italia, per un totale di oltre 200 Paesi e territori.

Con AI Mode, la ricerca tradizionale si trasforma in una conversazione continua, molto più simile a quella che gli utenti già sperimentano con gli LLM come ChatGPT o Gemini. L’obiettivo è superare la logica della query testuale per offrire un’esperienza di dialogo naturale e interattiva.

Tra le principali novità introdotte:

• Multimodalità: testo, voce e immagini si fondono in un’unica esperienza fluida.
• Query più lunghe e complesse: secondo Google, i primi utenti di AI Mode hanno posto domande due o tre volte più lunghe di una ricerca tradizionale.
• Suddivisione automatica della query in sottoargomenti, per esplorare simultaneamente più percorsi di risposta e offrire risultati più precisi e coerenti.

4.1. Come funziona AI Mode di Google

Basato sul modello Gemini, AI Mode non si limita a mostrare una lista di link: analizza la domanda, la scompone in sottoargomenti e avvia ricerche parallele, approfondendo ogni aspetto per restituire risposte più complete e pertinenti.

Grazie alla sua conoscenza approfondita del web, Google assicura che AI Mode non sostituirà i risultati di ricerca tradizionali, ma li arricchirà, valorizzando i contenuti di qualità e favorendo la scoperta di fonti diverse, affidabili e aggiornate.

Con AI Mode, dunque, l’utente non “cerca” più, ma dialoga con Google, che diventa un mediatore intelligente tra l’utente e i contenuti più rilevanti disponibili sul web.

Per i professionisti del marketing, questa evoluzione rappresenta una grande opportunità ma anche una sfida impegnativa: i contenuti dovranno essere più curati, approfonditi e contestuali, in grado di rispondere ai criteri di qualità di Google e alle logiche di interpretazione degli LLM. Solo chi saprà coniugare entrambe le dimensioni potrà emergere nel nuovo ecosistema di ricerca conversazionale.

5. GPT-6 Astra e i modelli agentici: cosa cambia per la visibilità del tuo sito

Il 3 settembre 2026 OpenAI ha presentato GPT-6 Astra, distribuito prima alle aziende del suo programma di cybersecurity e poi agli utenti ChatGPT Plus, Pro, Business ed Enterprise, oltre che via API e Amazon Web Services, come riporta CNBC.

La novità che conta per chi gestisce un sito non è il punteggio nei benchmark, ma cosa il modello fa concretamente. OpenAI lo descrive come allo stato dell’arte su uso del computer, navigazione web, ingegneria del software, cybersecurity e lavoro professionale: Astra compila moduli, organizza calendari, conduce ricerche online, analizza dati e costruisce siti. Non spiega più all’utente come fare una cosa: la fa, muovendosi fra browser, fogli di calcolo e applicazioni desktop.

5.1. GPT-6 Astra e l’AGI: cosa ha detto davvero OpenAI

Qui serve precisione, perché il titolo che avete letto in giro è più netto della fonte. La pagina ufficiale del modello non dichiara il raggiungimento dell’AGI: parla del «modello più intelligente e allineato al mondo». La frase sull’«era dell’AGI» l’ha pronunciata in conferenza stampa il presidente e cofondatore Greg Brockman, come riporta The New Stack: dopo aver ammesso che l’AGI resta «una cosa grigia, sfumata», ha detto che «non è irragionevole sentire che ora siamo nell’era dell’AGI» e che, a titolo personale, pensa che ci siamo. Alla domanda se OpenAI lo stesse dichiarando formalmente, ha risposto che il termine non è più legato a una clausola contrattuale (il riferimento è al vecchio accordo con Microsoft) e lo ha definito un «concetto di missione, o spirituale», come sintetizza anche Axios.

La distinzione non è pedanteria: è la differenza fra un claim aziendale verificabile e un’opinione personale espressa a un briefing con la stampa. Chi costruisce una strategia di contenuti su «è arrivata l’AGI» costruisce su una citazione, non su un fatto misurato.

5.2. Cosa significa per il traffico: il tuo lettore è un agente

L’implicazione pratica è questa: una quota crescente delle visite al tuo sito non è umana. È un modello che apre la pagina, la legge, ne estrae ciò che gli serve e torna dall’utente con la risposta. Cambiano quindi tre cose:

• Il contenuto va letto senza JavaScript e senza interazione: se un’informazione compare solo dopo un clic, un accordion o uno scroll, per un agente spesso non esiste.
• I dati operativi devono stare nel testo, non in un’immagine: prezzi, date, orari, indirizzi, condizioni.
• Le metriche tradizionali si sporcano: sessioni, tempo di permanenza e frequenza di rimbalzo misurano sempre meno il comportamento umano. I log del server diventano la fonte più onesta.

Quando un modello recupera contenuti dal web per costruire la risposta sta usando un meccanismo di RAG (Retrieval-Augmented Generation), cioè la generazione di testo aumentata dal recupero di documenti esterni: capire come funziona il recupero aiuta a capire perché certi contenuti vengono citati e altri no.

5.3. GPT-6 Sol e Luna: leggere il tuo sito costa sempre meno agli agenti AI

Il 22 settembre 2026 OpenAI ha affiancato ad Astra due modelli più leggeri, GPT-6 Sol e GPT-6 Luna, che portano buona parte dei progressi di Astra in versioni più veloci ed economiche, come riporta TechCrunch. Sol è pensato per lavori complessi e ricorrenti, dalla revisione del codice alla gestione degli agenti; Luna per compiti ad alto volume come riassumere documenti ed estrarre informazioni, ed è disponibile anche per gli utenti ChatGPT Free dall’app desktop.

Via API, Sol costa 2 dollari per milione di token in input e 10 in output, Luna 0,10 e 0,50 dollari: la metà, o anche meno, dei GPT-5.6 Sol e Luna che sostituiscono. Il token è l’unità minima di testo che il modello elabora, grosso modo un pezzo di parola.

Per chi gestisce un sito, il punto è che far leggere e riassumere una pagina a una macchina costa sempre meno. È una deduzione, non una misura: nessuno ha ancora pubblicato dati su quanto il calo dei prezzi faccia crescere le visite automatiche. La direzione però è chiara, e rende ancora più importante che le informazioni essenziali stiano nel testo, estraibili al primo passaggio.

6. Dalla SEO alla AI Visibility: il nuovo paradigma per aumentare il traffico sul sito

La SEO tradizionale non è destinata a scomparire. Google continuerà a premiare la pertinenza, l’autorevolezza, la qualità dei contenuti e la frequenza di aggiornamento: per le sue funzioni AI, anzi, Google dichiara che le best practice SEO restano valide e che non esistono requisiti aggiuntivi per comparire in AI Overviews o AI Mode. Tuttavia, l’arrivo delle risposte generate dall’intelligenza artificiale sta ridefinendo le priorità. Oggi, il vero obiettivo non è più soltanto posizionarsi bene in SERP, ma diventare una fonte autorevole che l’AI riconosce, cita e integra nelle proprie risposte.

In questo nuovo scenario, essere visibili per l’AI equivale a essere rilevanti per l’utente: se il tuo contenuto viene incluso nella risposta generata, la tua autorevolezza si rafforza e la possibilità di intercettare un pubblico qualificato cresce.

6.1. Che cos’è l’AI Visibility

L’AI Visibility rappresenta il grado in cui i contenuti di un brand vengono riconosciuti, inclusi e citati dalle intelligenze artificiali nelle loro risposte agli utenti. In altre parole, misura quanto un brand riesce a esistere all’interno delle conversazioni generate dagli LLM.

Per ottenere questa visibilità sarà necessario puntare su:

• Qualità e autorevolezza, per garantire credibilità e affidabilità;
• Struttura conversazionale, che permetta all’AI di comprendere e riutilizzare facilmente i contenuti;
• Chiarezza delle fonti, per facilitare la citazione diretta e rafforzare la fiducia.

L’ottimizzazione per l’AI Visibility richiede contenuti aggiornati, verificabili e contestuali, concepiti non più come semplici raccolte di keyword, ma come risposte approfondite e strutturate, capaci di inserirsi naturalmente nei dialoghi tra utenti e intelligenze artificiali. Sul lato tecnico, dalla struttura dei dati all’accessibilità per i crawler, abbiamo raccolto le pratiche operative nella guida tecnica alla SEO per LLM.

7. Un caso misurato di AEO: ATV Big Air Tour e il +1.223% di visite dalle AI

Le teorie sull’AI Visibility abbondano; i numeri pubblici molto meno. Un caso studio pubblicato da OpenAI su ATV Big Air Tour, società statunitense di eventi sportivi con i quad, è uno dei pochi che mette dei numeri sul tavolo.

La parte che ha fatto il titolo è quella operativa: l’inventario e il riordino del merchandise sono passati da due o tre giorni a due o tre ore. Caricando le foto dei prodotti in ChatGPT Work, in meno di quindici minuti il sistema ha organizzato l’inventario, prodotto un foglio di calcolo, un sito di inventario visuale e le raccomandazioni di riordino.

Ma la parte interessante per chi si occupa di visibilità è un’altra. L’azienda ha impostato un’automazione giornaliera di Answer Engine Optimization: ogni giorno ChatGPT verifica se le informazioni essenziali del sito, cioè date degli eventi, località, dettagli sui biglietti, sono strutturate in modo comprensibile per gli assistenti AI. Uno dei primi audit ha rilevato che circa il 90% delle FAQ del sito non era recuperabile da ChatGPT.

Il risultato dichiarato: le visite da ricerca OpenAI e dai relativi bot sono passate da 183 a 2.421 in due periodi consecutivi di 30 giorni, ovvero +1.223% su base mensile.

7.1. Come leggere quel +1.223% senza farsi male

Il numero è quello dichiarato dal fornitore, e va maneggiato con onestà. Tre avvertenze:

• È un caso studio del fornitore. L’ha pubblicato OpenAI, che vende il prodotto usato. Non è uno studio indipendente e non c’è un gruppo di controllo: non sappiamo quanta parte della crescita sarebbe arrivata comunque.
• La base di partenza è minuscola. Passare da 183 a 2.421 fa un numero percentuale spettacolare proprio perché si partiva da quasi zero. Su un sito con volumi già consistenti la stessa azione non produrrebbe quella percentuale.
• Si contano hit di bot, non clienti. «Visite di ricerca OpenAI e user-bot» non è la stessa cosa di persone, né di vendite. È un indicatore di accessibilità ai sistemi AI, non di fatturato.

Detto questo, una lezione solida resta, e non dipende dal numero: un sito può essere perfettamente leggibile per un umano e quasi invisibile per un assistente AI. Il 90% di FAQ non recuperabili non era un problema di qualità dei contenuti, ma di forma. È esattamente il terreno su cui si gioca l’AEO, e uno dei motivi per cui strumenti dichiarativi come il file llms.txt vengono adottati da un numero crescente di siti. Con un’avvertenza: per AI Overviews e AI Mode Google precisa che non servono file leggibili dalle macchine, file di testo per l’AI o markup speciali. Quello che chiede è che i contenuti importanti siano disponibili in forma testuale, cioè la stessa lezione di ATV Big Air Tour.

8. Strumenti per aumentare il traffico sul sito e l’AI Visibility

Nel mondo delle conversazioni guidate dall’intelligenza artificiale, la vera ricchezza sono le domande degli utenti, e il primo strumento è la misura di quanto e come le AI leggono il tuo sito.

Ogni interazione, richiesta e curiosità espressa a un chatbot, o a un assistente AI, rappresenta insight preziosi su ciò che il pubblico desidera davvero sapere, acquistare o risolvere.

Per i professionisti del marketing, disporre di queste informazioni significa poter costruire strategie su misura, capaci di intercettare con precisione i bisogni del proprio target e di offrire contenuti realmente rilevanti. Sul lato operativo, lo stesso ChatGPT può essere usato come strumento di analisi: abbiamo raccolto i casi d’uso concreti in questa guida a ChatGPT per la SEO.

8.1. Misurare il traffico dalle AI: Search Console e log del server

Per aumentare il traffico sul sito nell’era delle risposte generate bisogna prima vederlo, e oggi una parte si vede male. Google chiarisce che le visite da AI Overviews e AI Mode confluiscono nel traffico complessivo del rapporto Prestazioni di Search Console, alla voce «Web» (Google Search Central): non esiste un filtro che le isoli. Per questo il rapporto fra impression e clic resta un indizio, non una prova.

Per gli assistenti come ChatGPT il dato più pulito sta nei log del server, dove ogni richiesta porta la firma del crawler. OpenAI documenta tre agenti distinti, da riconoscere e da gestire separatamente nel file robots.txt:

• OAI-SearchBot: indicizza le pagine per mostrarle nei risultati di ricerca di ChatGPT. Un sito che lo blocca non compare nelle risposte di ricerca, salvo come semplice link di navigazione.
• ChatGPT-User: visita una pagina quando un utente, in ChatGPT o in un GPT personalizzato, fa una domanda che la richiede. È la traccia più vicina a un lettore reale.
• GPTBot: raccoglie contenuti che possono essere usati per addestrare i modelli di OpenAI. Bloccarlo esclude il sito dall’addestramento, non dalla ricerca.

Sul fronte Google la logica è simile. Il token Google-Extended nel robots.txt decide se i contenuti possono servire ad addestrare Gemini e a fornirgli informazioni al momento della risposta, ma non incide sull’inclusione nella Ricerca Google né sul ranking: bloccarlo, quindi, non toglie un sito dalle AI Overviews.

8.2. Le domande dei clienti come fonte di AI Visibility

Conoscere quali domande gli utenti pongono più spesso su un prodotto o servizio consente di pianificare campagne, contenuti e azioni di engagement allineate alle loro aspettative. Sono le stesse domande che, riformulate, arrivano ogni giorno agli assistenti AI.

In questo scenario, disporre di un agente AI conversazionale diventa un asset strategico: permette di comprendere meglio i clienti, migliorare la customer experience e, al tempo stesso, raccogliere il materiale grezzo con cui costruire contenuti che rispondono davvero a ciò che le persone chiedono.

9. Mimír AI Agent: un agente AI conversazionale per la visibilità online

Mimír AI Agent, la nostra piattaforma multimodale di agenti AI, nasce per rispondere anche a questa esigenza. Ti consente, infatti, di:

• Interagire in modo naturale con i clienti offrendo esperienze personalizzate e di valore.
• Generare lead qualificati attraverso moduli dinamici o conversazioni dirette, anche su canali come WhatsApp.
• Creare campagne su misura basate sui topic e le domande più richieste dagli utenti.
• Individuare trend emergenti e anticipare i bisogni del mercato, prima che diventino query sui motori di ricerca.

Mentre molti brand inseguono ancora le keyword, chi sceglie Mimír AI Agent costruisce un vantaggio competitivo duraturo: riesce ad anticipare le esigenze dei clienti, ottenere AI Visibility e attrarre traffico di qualità.

Scopri come Mimír AI Agent può trasformare il modo in cui il tuo brand cresce nell’era dell’intelligenza artificiale.

Fonti:

• How people are using ChatGPT, OPENAI (settembre 2025)
• How People Use ChatGPT, NBER (National Bureau of Economic Research)
• Trova informazioni in modo più semplice e veloce con AI Overview nella Ricerca Google, GUIDA DI GOOGLE
• AI Mode arriva anche in Italia!, BLOG, GOOGLE ITALY (8 ottobre 2025)
• AI Mode in Google Search: Updates from Google I/O 2025, GOOGLE (maggio 2025)
• AI in Search is driving more queries and higher quality clicks, GOOGLE (6 agosto 2025)
• AI features and your website, GOOGLE SEARCH CENTRAL
• Documentazione dei crawler comuni di Google (Google-Extended), GOOGLE SEARCH CENTRAL
• Google users are less likely to click on links when an AI summary appears in the results, PEW RESEARCH CENTER (luglio 2025)
• GPT-6 Astra: A new generation of intelligence, OPENAI (settembre 2026)
• OpenAI announces rollout of GPT-6 Astra model, CNBC (3 settembre 2026)
• OpenAI releases new model GPT-6 Astra, says it may represent AGI, AXIOS (3 settembre 2026)
• OpenAI launches GPT-6 Astra and says welcome to the “AGI era”, THE NEW STACK (3 settembre 2026)
• Introducing GPT-6 Sol and Luna, OPENAI (22 settembre 2026)
• OpenAI launches GPT-6 Sol and Luna, boasting lower cost and fewer mistakes, TECHCRUNCH (22 settembre 2026)
• OpenAI releases GPT-6 Sol and Luna models, slashing API costs 50% or more, VENTUREBEAT (settembre 2026)
• Documentazione dei crawler OpenAI (OAI-SearchBot, ChatGPT-User, GPTBot), OPENAI
• ATV Big Air Tour turned 3 days of work into 3 hours with ChatGPT, OPENAI (caso studio del fornitore)