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Generative Engine Optimization
La risposta ha sostituito l'elenco.
Che cos'è la GEO, come si distingue dalla SEO e come farsi citare dagli assistenti AI
I vostri clienti stanno chiedendo a una macchina. La macchina nomina due o tre aziende. Questa pagina spiega — senza gergo — come decide, e che cosa rende un marchio uno dei nomi che pronuncia.
Le basi
Partite da qui.
Se leggete una sola sezione di questo sito, leggete questa.
Che cos'è la Generative Engine Optimization (GEO)?
La GEO è la pratica di rendere un marchio trovabile, comprensibile e citabile dagli assistenti AI come ChatGPT, Claude, Perplexity e Gemini. La ricerca è passata dal restituire un elenco di link al sintetizzare una risposta scritta: l'obiettivo non è più solo posizionarsi, ma essere la fonte che il modello legge, considera affidabile e nomina.
Qual è la differenza tra SEO e GEO?
La SEO ottimizza per una posizione in un elenco di dieci link. La GEO ottimizza per essere letti e citati da un modello che risponde direttamente. Si sovrappongono sull'igiene tecnica — entrambe richiedono un sito scansionabile, veloce e ben marcato — ma la GEO aggiunge requisiti che la SEO non ha mai verificato: llms.txt, risoluzione dell'entità, identità leggibile dalle macchine e la verifica che un assistente nomini il marchio spontaneamente.
Nella pratica non sono discipline rivali. Quasi ogni programma GEO comincia correggendo problemi di SEO, perché una pagina che un crawler non raggiunge è una pagina che un modello non può citare.
Come scelgono gli assistenti AI quali aziende nominare?
In tre modi. Una parte della conoscenza è incorporata nel modello dai dati di addestramento. Una parte arriva dal recupero in tempo reale, quando l'assistente cerca e legge pagine durante la conversazione. Una parte viene da fonti di ancoraggio come Wikipedia, Wikidata e grandi directory. Un marchio deve essere leggibile in tutti e tre i canali.
Che cos'è il file llms.txt?
llms.txt è un file di testo alla radice di un dominio che fornisce ai modelli linguistici una mappa curata del sito: che cosa è l'organizzazione, che cosa offre e quali URL contano. Sta agli assistenti AI più o meno come sitemap.xml sta ai crawler di ricerca.
Questo sito ne pubblica uno: potete leggere siolfur.in/llms.txt adesso.
Lo standard
Sei aree. Cinquantaquattro controlli.
Il Siolfur Index è deterministico: ogni controllo è superato o fallito rispetto a una regola scritta, quindi due persone che analizzano lo stesso sito nello stesso giorno ottengono lo stesso numero.
01
Reperibilità AI
Gli assistenti riescono materialmente a raggiungervi? Regole robots per ciascun crawler AI, llms.txt, salute della sitemap e resa senza JavaScript.
02
Identità digitale
Un modello riesce a capire chi siete? Schema Organization, nome stabile, indirizzo e telefono coerenti, e link sameAs verso i profili che ancorano la risposta.
03
Salute tecnica
Il pavimento SEO. Codici di stato, canonical, HTTPS, resa mobile, Core Web Vitals e lo spreco di scansione.
04
Pertinenza dei contenuti
C'è qualcosa che valga la pena citare? Struttura answer-first, gerarchia dei titoli, specificità fattuale, date e numeri verificabili.
05
Affidabilità del marchio
Un modello rischierebbe di raccomandarvi? Autori dichiarati, dati societari verificabili, conferme di terze parti.
06
Corrispondenza col cliente
Rispondete davvero alla domanda che viene posta? Copertura delle domande d'acquisto reali, trasparenza sui prezzi, geografia e obiezioni.
Ancora dubbi
Le altre domande.
Conviene bloccare i crawler AI?
Bloccarli protegge i contenuti e vi rimuove dalla risposta. Se GPTBot, ClaudeBot e PerplexityBot non possono leggere le vostre pagine, l'assistente descriverà il vostro mercato usando i concorrenti che li lasciano entrare. È una scelta legittima per un editore che vende l'accesso al proprio archivio; per un'azienda che vuole essere trovata è un autogol.
Che cosa misura il Siolfur Index?
Il Siolfur Index esegue 54 controlli deterministici su sei aree: reperibilità AI, identità digitale, salute tecnica, pertinenza dei contenuti, affidabilità del marchio e corrispondenza col cliente. Ogni controllo è superato o fallito rispetto a uno standard pubblicato, quindi il punteggio è riproducibile e non stimato.
Quanto tempo serve perché la GEO dia risultati?
Le correzioni tecniche — regole robots, dati strutturati, llms.txt, pulizia dell'entità — vengono recepite dagli assistenti che recuperano in tempo reale nell'arco di giorni o poche settimane. Ciò che il modello sa senza cercare cambia molto più lentamente, perché dipende dai dati di addestramento e da fonti di terze parti: si misura in trimestri.
Posso farlo da solo?
In buona parte sì. Pubblicate un llms.txt, marcate l'organizzazione con schema.org, tenete nome, indirizzo e telefono identici ovunque, lasciate entrare i crawler AI nel robots.txt e scrivete pagine che rispondano davvero sotto un titolo che pone la domanda. L'audit serve a dirvi quali di queste cose avete già fatto bene.