Cosa sono gli LLM e come stanno cambiando la visibilità del brand?

Per anni, la visibilità digitale è stata una questione di presenza.
Essere presenti su Google, essere presenti in prima pagina, essere davanti ai competitor.

Ma qualcosa è cambiato in modo silenzioso e profondo.

Oggi, sempre più persone non cercano informazioni: le chiedono. Aprono ChatGPT, Gemini o un altro assistente di IA e formulano una domanda diretta, aspettandosi una risposta chiara, contestualizzata e, soprattutto, utile. Non vogliono link. Vogliono conclusioni.

È in questo nuovo punto di accesso alla conoscenza che entrano in gioco i grandi modelli di linguaggio (LLM). Ed è qui che molti brand iniziano a rendersi conto che la loro visibilità non dipende più solo dai ranking, ma da come un’intelligenza artificiale interpreta chi sono, cosa fanno e quanto risultano rilevanti.

INDICE

• Cos’è un LLM (e perché non è come un motore di ricerca)

• Il primo grande cambiamento: dalla competizione sui clic alla competizione per entrare nella risposta 

• Quando Google smette di essere solo un indice e inizia a rispondere
• SEO, GEO e LLM: la stessa storia raccontata in modo diverso

Cos’è un LLM (e perché non è come un motore di ricerca)

Un Large Language Model è un modello di intelligenza artificiale addestrato su enormi volumi di testo per comprendere, collegare e generare linguaggio naturale. Ma ridurlo a “un’IA che scrive” è riduttivo.

La differenza chiave rispetto a un motore di ricerca tradizionale non sta nella tecnologia, ma nel ruolo che svolge.

Quando qualcuno chiede:

“Come possono i brand migliorare la loro visibilità in ambienti di IA?”

L’LLM non restituisce dieci articoli tra cui scegliere. Fornisce una spiegazione. E in quella spiegazione sceglie quali esempi, approcci o brand citare.

È qui che inizia la vera battaglia per la visibilità.

Il primo grande cambiamento: dalla competizione sui clic alla competizione per entrare nella risposta

Nel modello tradizionale, la visibilità veniva misurata in:

• impression
• clic
• sessioni

Con gli LLM emerge un nuovo scenario: l’influenza senza traffico.

È sempre più comune che un utente:

1. Scopra un brand attraverso una risposta generata dall’IA
2. Comprenda la sua proposta prima di visitare il sito
3. Filtri le opzioni senza dover confrontare link

In molti casi, quando arriva il clic, la decisione è già quasi presa. Questo costringe i brand a cambiare focus:

• meno ossessione per il CTR
• maggiore attenzione alla chiarezza del messaggio
• più importanza al posizionamento concettuale

È qui che inizia ad avere senso il GEO (Generative Engine Optimization): ottimizzare i contenuti affinché un’IA li comprenda, si fidi e li incorpori nelle proprie risposte.

Quando Google smette di essere solo un indice e inizia a rispondere

Questo cambiamento non avviene solo al di fuori di Google. Avviene all’interno dello stesso motore di ricerca.

Con l’arrivo delle AI Overviews, Google ha iniziato a offrire risposte generate direttamente nella SERP, combinando informazioni provenienti da diverse fonti e riducendo il peso del clic.

Per l’utente è comodo. Per i brand, è un avvertimento.

Il messaggio è chiaro: il motore di ricerca sta adottando la logica degli LLM.

In questo contesto, la SEO smette di essere una corsa puramente tecnica e diventa un esercizio di comprensibilità: quanto meglio un contenuto è spiegato, tanto più facilmente un’IA lo utilizzerà come riferimento.

Il secondo grande cambiamento: i dati strutturati come linguaggio dell’IA

Se gli LLM funzionano attraverso la comprensione, i dati strutturati diventano il loro miglior alleato.

Le IA non “leggono” un sito web come una persona. Interpretano:

• attributi
• relazioni
• gerarchie
• coerenza semantica
  

Qui i cataloghi smettono di essere un supporto alle campagne per diventare un asset strategico di visibilità.

Un esempio molto concreto

Due brand vendono prodotti simili:

• uno utilizza descrizioni generiche e attributi incompleti
• l’altro lavora il proprio catalogo con informazioni chiare, strutturate e connesse
  
  

Quando un’IA deve consigliare, confrontare o contestualizzare prodotti, la scelta è ovvia. Quello che si lascia comprendere meglio.

In un contesto in cui l’utente chiede direttamente:

“Quale prodotto fa al caso mio in questa situazione specifica?”

Il catalogo è il linguaggio con cui l’IA risponde.

Dal mostrare prodotti al ragionare su di essi

Per molto tempo, il ruolo della tecnologia nel marketing è stato relativamente semplice: mostrare prodotti. Elencarli bene, ordinarli meglio e aspettare che l’utente scegliesse. Con l’arrivo degli LLM, questo approccio non è più sufficiente.

Il livello successivo arriva quando l’IA non si limita a mostrare informazioni, ma le interpreta e le analizza. I modelli di linguaggio sono in grado di individuare pattern di performance all’interno di un catalogo, capire quali prodotti funzionano meglio in determinati contesti e dare priorità a quelli che hanno più senso in base all’intento dell’utente in ogni momento. Non si tratta più solo di cosa si vende, ma di perché, quando e per chi.

In pratica, gli LLM permettono di:

• Identificare pattern di performance che non sono evidenti a prima vista
• Dare priorità ai prodotti in base a contesto, redditività o domanda potenziale
• Adattare le raccomandazioni in funzione dell’intento reale dell’utente
• Anticipare opportunità prima che abbiano un impatto sul business

Questo tipo di ragionamento è possibile grazie all’analisi avanzata dei cataloghi con IA, che trasforma grandi volumi di dati in decisioni azionabili e aiuta a passare dall’intuizione al criterio

→ Correlato: Analisi dei cataloghi con IA

Ma affinché l’IA possa ragionare, deve prima comprendere. Ed è qui che entra in gioco l’ottimizzazione dei cataloghi: attributi chiari, strutture coerenti e dati ben connessi. Un catalogo ottimizzato non solo migliora le campagne, ma diventa la base su cui l’IA costruisce raccomandazioni più rilevanti e precise

Il risultato è un marketing più intelligente: meno reattivo, più predittivo e molto più allineato con l’intento dell’utente. In questo nuovo scenario, la visibilità non dipende più solo dall’essere presenti, ma dal rientrare nel ragionamento dell’IA quando deve decidere quale prodotto, quale brand o quale opzione consigliare.

SEO, GEO e LLM: la stessa storia raccontata in modo diverso

Non si tratta di abbandonare la SEO né di ricominciare da zero.

Si tratta di comprendere che ci troviamo di fronte a un’evoluzione naturale:

• La SEO costruisce la base
• Il GEO decide chi entra nella risposta
• I dati strutturati sostengono l’intero sistema

In un ecosistema dominato dai grandi modelli di linguaggio, SEO, GEO e LLM non sono discipline separate, ma fasi di una stessa evoluzione.

La SEO continua a essere la base che fornisce struttura, autorevolezza e contesto, ma non compete più solo per i ranking, bensì per essere comprensibile e riutilizzabile da un’IA.

Il GEO amplia questo approccio e pone l’attenzione su come un brand viene interpretato e citato nelle risposte generative, dove non esistono elenchi di risultati né seconde opportunità: o fai parte della risposta o semplicemente non esisti.

In questo nuovo scenario, gli LLM agiscono come intermediari tra il brand e l’utente, sintetizzando informazioni, filtrando opzioni e costruendo conclusioni. Questo impone di lavorare su contenuti chiari, coerenti e supportati da dati strutturati e cataloghi ben definiti. Non si tratta più solo di essere trovati, ma di essere compresi, perché la visibilità non si misura più soltanto in clic, ma nella presenza all’interno della conversazione che l’intelligenza artificiale mantiene con l’utente.

I brand che si adattano meglio sono quelli che spiegano bene ciò che fanno, strutturano i propri dati e mantengono un racconto coerente nel tempo.

Quando la visibilità smette di essere un ranking e diventa una risposta

Il cambiamento introdotto dai grandi modelli di linguaggio non è immediato né rumoroso, ma è profondo. Il modo in cui le persone scoprono, confrontano e comprendono i brand sta smettendo di passare esclusivamente dai motori di ricerca e dai siti web, per farlo attraverso risposte generate dall’intelligenza artificiale.

In questo contesto, la visibilità non dipende più solo dall’apparire, ma dall’essere rilevanti, chiari e coerenti per un’IA. I brand che iniziano oggi a lavorare su contenuti, dati e narrazione con questa logica non solo si adatteranno meglio al nuovo ecosistema, ma arriveranno prima in un luogo chiave: far parte della risposta quando qualcuno chiederà della loro categoria.