From SEO to GEO: Being Cited, Not Just Clicked
La rivoluzione delle AI generative ha cambiato il punto d’arrivo del traffico organico. Sempre più utenti pongono domande in linguaggio naturale a Google AI Overviews, Perplexity, ChatGPT Search, Claude e Gemini, e ricevono risposte sintetiche che citano (o non citano) il tuo brand. La SEO classica ti porta nei dieci link blu; la GEO – Generative Engine Optimization – ti porta dentro la risposta.
Affianchiamo PMI, aziende e agenzie che vogliono restare visibili in entrambi i mondi. Manteniamo intatte le best practice SEO (struttura, autorità, performance, intent) e ci aggiungiamo il livello GEO: contenuti quotable, entità chiare, schema.org granulare, dati propri, autori riconoscibili, llms.txt e governance dei bot AI. Lavoriamo perché il tuo sito sia letto sia da Googlebot sia dai crawler delle LLM, e perché i tuoi contenuti vengano scelti come fonte autorevole.
How do we optimize for generative engines
Il nostro lavoro si concentra su tre pilastri operativi che insieme aumentano in modo misurabile la probabilità di essere citati nelle risposte AI, mantenendo la visibilità sui motori tradizionali.
1
Optimization for AI Overviews and fan-out queries
Generative engines don't query a single question: they expand it into dozens of sub-questions (fan-out queries) to build an answer. We map your audience's real questions, rewrite content into self-contained paragraphs and Q&As, build interconnected thematic clusters, and produce passages designed to be extracted by Google AI Overviews, Perplexity, ChatGPT Search, Claude, and Gemini as a direct answer.
2
Quotability, Proprietary Data, and Citations in AI Engines
Le LLM citano fonti che hanno qualcosa da dire. Lavoriamo sulla quotability dei tuoi contenuti: definizioni nette, statistiche e dati originali, frasi-chiave riutilizzabili come sound-bite, esempi concreti e numeri verificabili. Costruiamo l’autorevolezza degli autori (bio, LinkedIn, expertise) e la governance dei segnali E-E-A-T che le LLM usano per scegliere chi citare. Obiettivo: comparire nelle risposte AI con il tuo nome, non solo con la tua URL.
3
Technical Architecture for LLMs: schema.org, llms.txt, and AI Bots
I dati strutturati sono il modo più diretto per parlare alle LLM. Implementiamo schema.org granulare (Article, FAQ, HowTo, Product, Review, Breadcrumb, Person, Organization) e ci occupiamo del livello tecnico GEO: file llms.txt per dichiarare contenuti citabili, gestione dei bot delle AI nel robots.txt, performance per crawler LLM, canonical e disambiguazione delle entità. Tutto ciò che serve per essere indicizzati, compresi e citati con precisione.
