GLOSSARIO
Il vocabolario della ricerca AI, definito.
Ogni termine che ti serve per parlare di Generative Engine Optimization con precisione: cosa significa e perché conta quando l'AI risponde a domande sul tuo brand.
- GEO (Generative Engine Optimization)
- La pratica di rendere un sito più facile da leggere, recuperare e citare per i motori AI generativi quando costruiscono le loro risposte. La GEO tiene insieme crawlability tecnica, contenuti answer-ready, entità esplicite, structured data e una misurazione continua di quanto i modelli citano e linkano davvero il brand. A differenza della SEO classica, l'obiettivo non è una posizione in classifica ma l'inclusione come fonte affidabile dentro una risposta sintetizzata.
- AEO (Answer Engine Optimization)
- L'ottimizzazione pensata per gli answer engine, i sistemi che restituiscono una sola risposta sintetizzata invece di una lista di link. L'AEO struttura il contenuto come domande chiare e risposte dirette, così che un motore possa estrarre una risposta corretta e attribuibile. Si sovrappone molto alla GEO: l'AEO insiste sul formato della risposta, la GEO sull'intera superficie generativa.
- LLMO (Large Language Model Optimization)
- Quasi un sinonimo di GEO, inquadra il lavoro come influenzare ciò che i grandi modelli linguistici dicono di un'entità. L'LLMO copre sia le risposte grounded (con recupero web in tempo reale) sia la conoscenza parametrica del modello, e include il monitoraggio delle menzioni del brand tra i modelli, la correzione delle informazioni errate e il rafforzamento di fonti accurate e citabili.
- AIO (AI Optimization)
- Termine ombrello per ottimizzare la presenza di un brand sulle superfici AI: assistenti, overview e pannelli di risposta. L'AIO è spesso usato come sinonimo di GEO e AEO; in pratica indica una strategia ampia, che mette insieme contenuti, structured data, accesso dei crawler e tracciamento delle citazioni, e non una singola tattica.
- Schema markup
- Structured data aggiunti a una pagina con il vocabolario Schema.org, perché le macchine ne capiscano il significato: che una stringa è un prodotto, un prezzo, una FAQ o un'organizzazione. Search e sistemi AI lo usano per interpretare il contenuto in modo affidabile e per alimentare rich result e citazioni. Di norma si esprime in JSON-LD.
- JSON-LD
- JSON for Linking Data: il formato consigliato per inserire structured data Schema.org in una pagina, dentro un blocco <script type="application/ld+json">. Tiene i metadati leggibili dalle macchine separati dall'HTML visibile, e quindi facili da mantenere e validare. Google e i motori AI leggono il JSON-LD per capire entità, FAQ e relazioni.
- FAQPage
- Un tipo Schema.org che marca una lista di domande con le relative risposte. Aggiungere JSON-LD FAQPage aiuta search e sistemi AI a estrarre coppie Q&A dirette da una pagina. Le policy chiedono che domande e risposte marcate siano visibili sulla pagina: un markup FAQ invisibile o non corrispondente viola le linee guida sugli structured data.
- SpeakableSpecification
- Una proprietà Schema.org che indica le sezioni di una pagina più adatte a essere lette ad alta voce dagli assistenti vocali. Segnalando passaggi concisi e autosufficienti, SpeakableSpecification aiuta motori vocali e di risposta a scegliere uno snippet pulito da pronunciare, che spesso coincide con i passaggi che i motori AI citano.
- llms.txt
- Un file di testo, proposto come standard e posto nella root del sito, che offre ai modelli linguistici una mappa curata: chi sei e quali pagine leggere per prime. Funziona come un indice leggibile pensato per l'AI, e indirizza i modelli verso il contenuto più autorevole e answer-ready invece di lasciarli a crawlare alla cieca.
- GPTBot
- Il crawler di OpenAI che raccoglie contenuti utilizzabili per addestrare i suoi modelli generativi. È distinto da OAI-SearchBot, che indicizza le pagine per la ricerca di ChatGPT, e da ChatGPT-User, che legge le pagine su richiesta di un utente. Bloccare GPTBot nel robots.txt esclude il sito dall'addestramento senza toglierlo dai risultati e dalle citazioni della ricerca di ChatGPT, purché OAI-SearchBot resti consentito.
- ClaudeBot
- Il crawler di Anthropic che raccoglie contenuti utilizzabili per addestrare i modelli Claude. Anthropic usa agenti separati per la ricerca (Claude-SearchBot) e per le letture richieste dagli utenti (Claude-User), ciascuno con le proprie regole robots.txt. Un sito può bloccare ClaudeBot per escludersi dall'addestramento e lasciare consentito Claude-SearchBot, così le sue pagine restano recuperabili e citabili nelle risposte di Claude basate sul web.
- PerplexityBot
- Il crawler con cui Perplexity indicizza le pagine per il suo answer engine. Perplexity è citation-heavy per natura e mostra le fonti accanto alle risposte, quindi consentire PerplexityBot è spesso la via più diretta per comparire come fonte linkata.
- Google-Extended
- Un token robots.txt, non un crawler autonomo, che indica a Google se i contenuti raccolti dai suoi crawler possono essere usati per addestrare i modelli Gemini e per il grounding delle risposte in Gemini Apps e Vertex AI. Non incide sull'inclusione né sul ranking in Google Search e non governa AI Overviews e AI Mode, che dipendono da Googlebot. Bloccarlo è quindi un compromesso: nessun uso per l'addestramento, ma anche minore idoneità come fonte di grounding in Gemini.
- Citation (citazione)
- Una fonte che un motore AI referenzia, e di solito linka, mentre produce una risposta. Le citazioni sono la moneta della GEO: essere citati trasferisce al brand la fiducia del motore e può generare un clic, mentre restarne fuori significa che al posto tuo viene mostrata la fonte di un competitor.
- Grounding
- Collegare la risposta di un modello a fonti esterne e verificabili, di norma con recupero web in tempo reale, invece di affidarsi solo alla memoria appresa. Le risposte grounded citano pagine reali: è esattamente la superficie a cui mira la GEO, cioè essere tra le fonti da cui una risposta grounded viene costruita.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Un'architettura in cui il modello recupera i documenti rilevanti e li usa come contesto per generare una risposta. La RAG è alla base di gran parte della ricerca AI grounded: un contenuto facile da recuperare, ben suddiviso e non ambiguo ha più probabilità di essere scelto come contesto di supporto e citato.
- Web search tool
- La capacità che permette a un assistente di interrogare il web in tempo reale durante una conversazione e di incorporare risultati freschi nella risposta. Quando il web search tool è attivo, le risposte rispecchiano pagine e citazioni correnti: è la condizione in cui il citation monitoring misura la visibilità reale.
- AI Overview
- Il riassunto generato dall'AI di Google, mostrato sopra i risultati tradizionali per molte query, che sintetizza informazioni e linka le fonti. Comparire dentro un AI Overview, o tra i suoi link citati, è un risultato GEO ad alta visibilità: sta in cima alla pagina, prima dei classici link blu.