Come sono cambiati gli algoritmi di Google nell’era dell’intelligenza artificiale
Chiariamo fin da subito una cosa, Google non ha sostituito il suo algoritmo con un’intelligenza artificiale che legge il Web e decide autonomamente cosa mostrare.
Il cambiamento è più complesso: ai tradizionali sistemi di crawling, indicizzazione e ranking si sono progressivamente aggiunti sistemi di comprensione semantica, machine learning, recupero delle informazioni, grounding e generazione delle risposte.
Per chi si occupa di SEO questa differenza è sostanziale. Per anni l’obiettivo principale è stato fare in modo che una pagina venisse considerata il miglior documento disponibile per una determinata ricerca.
Oggi quella pagina può dover superare più livelli: essere compresa, recuperata per la query principale o per una domanda correlata, contenere informazioni sufficientemente affidabili da poter essere utilizzate e, nelle esperienze generative, diventare eventualmente una delle fonti che sostengono la risposta.
Google stesso chiarisce che le funzionalità generative come AI Overviews e AI Mode continuano a poggiare sui sistemi centrali di ranking e qualità della Search, ma utilizzano anche tecniche come Retrieval-Augmented Generation e query fan-out. Non siamo quindi davanti alla morte della SEO tradizionale, ma a una sua evoluzione.
Il primo grande cambiamento degli algoritmi di Google
Google ha smesso di dipendere dalla corrispondenza esatta delle parole!
Un modo semplice per comprendere l’evoluzione degli algoritmi di Google è osservare cosa è successo al rapporto tra keyword e significato.
Nei primi motori di ricerca le parole utilizzate nella query e quelle presenti nella pagina avevano un ruolo molto più diretto. Nel tempo Google ha sviluppato sistemi capaci di comprendere relazioni, concetti, contesto e intento anche quando le parole non coincidono perfettamente.
Hummingbird, introdotto nel 2013, rappresentò un’importante evoluzione dei sistemi complessivi di ranking. RankBrain ha successivamente utilizzato l’intelligenza artificiale per comprendere le relazioni tra parole e concetti, permettendo a Google di individuare contenuti pertinenti anche quando non contengono tutte le parole esatte utilizzate dall’utente.
Google utilizza inoltre sistemi di neural matching per mettere in relazione rappresentazioni concettuali di query e pagine.
BERT e la comprensione del contesto
Con BERT, applicato alla Search dal 2019, Google ha fatto un ulteriore passo avanti nella comprensione del linguaggio naturale. BERT considera una parola nel contesto delle parole che la precedono e la seguono e consente quindi di interpretare meglio sfumature linguistiche, preposizioni e relazioni all’interno della frase.
Un esempio aiuta a capire la differenza.
Immaginiamo due ricerche:
farmaco per bambino
e
farmaco prescritto da un medico per un bambino
Le parole principali possono sembrare simili, ma le relazioni tra esse cambiano il significato della richiesta. Un sistema basato soprattutto sulla corrispondenza lessicale rischia di concentrarsi sui termini più evidenti; un sistema capace di interpretare il contesto cerca invece di comprendere chi deve fare cosa, per chi e in quali condizioni.
È questo passaggio dalla parola al significato che ha progressivamente ridotto l’utilità di molte pratiche SEO basate sulla ripetizione meccanica delle keyword.
La keyword continua a essere importante perché rappresenta la domanda dell’utente. Ma non è più necessario — né consigliabile — costruire una pagina diversa per ogni variazione lessicale della stessa domanda.
Da una query semplice a un problema complesso: il ruolo di MUM
Nel 2021 Google ha presentato MUM, Multitask Unified Model, un sistema capace di comprendere e generare linguaggio, lavorare in più lingue e interpretare informazioni provenienti da modalità differenti, come testo e immagini.
L’esempio scelto da Google era particolarmente efficace.
Una persona che ha scalato il monte Adams vuole affrontare il monte Fuji e chiede:
Che cosa dovrei fare diversamente per prepararmi?
Non esiste una singola pagina che necessariamente contenga la risposta perfetta.
Per rispondere bisogna comprendere che la domanda riguarda contemporaneamente:
- differenza di altitudine;
- condizioni meteorologiche;
- difficoltà dei percorsi;
- allenamento;
- equipaggiamento;
- periodo dell’anno.
In passato l’utente avrebbe probabilmente effettuato diverse ricerche. L’evoluzione dell’AI consente invece al motore di comprendere il compito complessivo e le informazioni necessarie per risolverlo.
È importante però evitare un equivoco frequente: secondo l’attuale documentazione di Google, MUM non viene utilizzato come sistema generale di ranking, ma per applicazioni specifiche.
La sua importanza storica sta soprattutto nell’aver mostrato la direzione della Search: dalla comprensione di una singola query verso la comprensione di problemi composti, relazioni tra informazioni e modalità differenti di ricerca.
Helpful Content: non basta più essere pertinenti
Nel 2022 Google ha introdotto l’Helpful Content Update, con l’obiettivo dichiarato di favorire contenuti originali e realmente utili alle persone rispetto a contenuti costruiti principalmente per acquisire traffico dai motori di ricerca. Nel marzo 2024 il sistema Helpful Content è stato integrato nei sistemi centrali di ranking.
Il concetto è semplice, ma le conseguenze sono profonde.
Due pagine possono essere entrambe perfettamente pertinenti alla keyword.
La prima raccoglie e riscrive ciò che dicono già dieci concorrenti.
La seconda aggiunge:
- un’esperienza diretta;
- un test;
- dati originali;
- fotografie;
- un caso concreto;
- una procedura realmente utilizzata;
- un confronto costruito su criteri espliciti.
Semanticamente parlano dello stesso argomento.
Informativamente non hanno lo stesso valore.
Google invita esplicitamente a chiedersi se un contenuto offra informazioni originali, ricerca, analisi o valore aggiuntivo rispetto alle fonti da cui prende spunto.
Questo concetto è diventato ancora più importante con l’arrivo della ricerca generativa.
AI Overviews e AI Mode: Google non deve più soltanto scegliere una pagina
Con AI Overviews e successivamente AI Mode, il motore può generare direttamente una risposta utilizzando informazioni recuperate dal proprio indice e collegare le fonti che sostengono quella risposta.
È qui che cambia profondamente il modello mentale della SEO.
Nella ricerca tradizionale possiamo semplificare il processo così:
query → ricerca dei documenti pertinenti → ranking → SERP
Nelle esperienze generative entra in gioco una pipeline più articolata:
query → comprensione → eventuale decomposizione → retrieval → selezione delle informazioni → grounding → generazione → fonti e link
Non significa che Google utilizzi necessariamente questi passaggi come moduli indipendenti in ogni singola ricerca. È una rappresentazione utile per capire che ranking e costruzione di una risposta generativa non sono esattamente la stessa attività.
Ranking, retrieval e grounding non sono sinonimi
Possiamo distinguerli così:
| Livello | Domanda |
|---|---|
| Crawling e indicizzazione | Google può accedere e comprendere la pagina? |
| Ranking | Quali pagine sono più rilevanti e utili per la ricerca? |
| Retrieval generativo | Quali pagine possono fornire informazioni utili alla risposta? |
| Grounding | Quali informazioni recuperate possono sostenere la risposta? |
| Generazione | Come vengono organizzate e presentate quelle informazioni? |
Google descrive esplicitamente l’utilizzo della Retrieval-Augmented Generation, o RAG, che definisce anche come grounding: il sistema recupera pagine pertinenti e aggiornate attraverso i sistemi centrali della Search e utilizza informazioni specifiche di quelle pagine per costruire risposte più affidabili.
Per una pagina web questo significa che essere pertinente non rappresenta necessariamente l’ultimo gradino della selezione.
Query fan-out: una sola ricerca può nasconderne molte
Uno dei cambiamenti più importanti per la SEO è il query fan-out.
Google spiega che AI Overviews e AI Mode possono generare contemporaneamente diverse query correlate per ottenere le informazioni necessarie a rispondere alla domanda originale.
Facciamo un esempio comprensibile anche fuori dal mondo SEO.
Una persona cerca:
Qual è il miglior isolamento per una casa in montagna?
La domanda apparentemente è una.
Per rispondere bene, però, un sistema potrebbe aver bisogno di informazioni relative a:
- materiali isolanti adatti ai climi freddi;
- comportamento rispetto all’umidità;
- trasmittanza termica;
- isolamento interno o esterno;
- costi;
- caratteristiche della muratura;
- eventuali problemi di condensa;
- normative applicabili.
La pagina che viene utilizzata dall’AI non deve quindi necessariamente posizionarsi soltanto per la frase esatta digitata dall’utente.
Potrebbe essere recuperata perché offre una risposta particolarmente valida a uno dei problemi secondari.
Questo non rende inutile la keyword research. La rende più articolata.
Accanto alla domanda “per quale keyword voglio posizionare questa pagina?” diventa utile chiedersi:
“Quali sotto-problemi deve risolvere un sistema per dare una risposta completa a questa domanda?”
Da qui nasce una SEO meno dipendente dall’elenco delle varianti lessicali e più interessata alla mappa degli intenti e delle relazioni informative.
Groundability: quando un’informazione può realmente sostenere una risposta
L’arrivo del grounding, contestualizzato alla SEO, introduce un altro concetto importante: non tutte le informazioni presenti in una pagina sono ugualmente utilizzabili.
Consideriamo questa frase:
Il prezzo può cambiare molto in base a numerosi fattori.
È corretta, ma offre poche informazioni.
Confrontiamola con:
Il costo dipende principalmente dalla superficie da trattare, dalla frequenza degli interventi, dall’accessibilità dell’area e dalla tipologia di trattamento richiesta.
Adesso abbiamo quattro elementi identificabili.
Possiamo migliorare ancora:
Nel preventivo vengono valutati quattro fattori: superficie in metri quadrati, numero degli interventi programmati, accessibilità delle aree e tipologia di trattamento.
L’informazione è diventata più precisa, delimitata e comprensibile.
La Groundability può quindi essere utilizzata operativamente per descrivere la capacità di un’informazione di sostenere un’affermazione generata dall’AI.
Google utilizza ufficialmente il termine grounding parlando di RAG, ma non dichiara l’esistenza di un “groundability score” assegnato alle pagine. Trasformare il concetto in una metrica SEO ufficiale sarebbe quindi improprio.
Per valutare operativamente la groundability di un’informazione possiamo invece chiederci:
Che cosa afferma? A cosa si riferisce? In quali condizioni vale? Quando è valido? Da dove proviene? Quale prova lo sostiene?
Più queste domande ricevono una risposta chiara, più l’informazione diventa utilizzabile non soltanto dall’AI, ma soprattutto dall’utente.
Citation fitness: essere utilizzabili non significa necessariamente essere la fonte migliore
Accanto alla groundability possiamo introdurre un secondo concetto operativo: citation fitness.
Non si tratta del nome di un fattore ufficialmente dichiarato da Google.
È però utile per distinguere due domande:
Groundability:
questa informazione può sostenere il claim?
Citation fitness:
se il sistema deve indicare una fonte per quel claim, questa pagina è una buona candidata rispetto alle alternative?
Immaginiamo che cento siti riportino:
Il provvedimento entrerà in vigore il 1° gennaio.
Novantanove hanno copiato l’informazione da un documento ministeriale.
Il centesimo è il documento ministeriale.
L’informazione può essere corretta in tutte le pagine, ma la provenienza non ha lo stesso valore.
Oppure immaginiamo un’azienda che pubblica i risultati di un test effettuato sui propri prodotti, spiegando campione, metodo, data e risultati.
Per quel particolare claim, quella pagina non sta semplicemente ripetendo l’informazione: ne è la fonte originaria.
La SEO generativa rende quindi ancora più importante distinguere tra contenuti che possiedono informazioni e contenuti che possiedono evidenze.
Dall’informazione all’evidenza
Questa potrebbe essere una delle trasformazioni più importanti del content marketing nell’era dell’AI.
Una pagina generica dice:
Un sopralluogo professionale è molto importante.
Una pagina informativamente più forte spiega:
Durante il sopralluogo vengono valutati accessi, punti d’acqua, aree ombreggiate, vegetazione, caditoie e presenza effettiva dell’infestante.
Una pagina ancora più difficile da replicare mostra:
la scheda anonimizzata realmente utilizzata durante il sopralluogo, con criteri, rilevazioni e decisioni successive.
Siamo passati da:
affermazione → spiegazione → evidenza.
Ed è l’ultimo livello a creare il contenuto meno intercambiabile.
Il contenuto “non-commodity” diventa centrale
Nella guida pubblicata nel 2026 per la ricerca generativa Google usa un’espressione particolarmente significativa: non-commodity content.
Google raccomanda contenuti che offrano un punto di vista unico, esperienza diretta e valore superiore alla conoscenza comune, invitando esplicitamente a non limitarsi a riciclare ciò che è già disponibile online o ciò che un modello generativo potrebbe facilmente produrre da solo.
È un problema enorme per molti contenuti SEO.
Prendiamo un articolo intitolato:
10 consigli per migliorare la SEO
Se i dieci consigli sono:
- usa le keyword;
- scrivi buoni title;
- ottimizza le immagini;
- migliora la velocità;
- usa internal link;
un’AI può produrre lo stesso contenuto in pochi secondi.
Diverso sarebbe:
Come abbiamo ridotto l’INP di un e-commerce da 380 a 170 ms: interventi effettuati, dati prima e dopo e limiti del test.
Qui abbiamo:
esperienza + dato + metodo + risultato + limite.
La pagina non è più facilmente sostituibile da una sintesi generica.
E-E-A-T: l’esperienza è diventata ancora più visibile
Nel dicembre 2022 Google ha aggiunto una seconda “E” al framework E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness e Trustworthiness.
Google chiarisce che le Quality Rater Guidelines non assegnano direttamente il ranking alle singole pagine, ma vengono utilizzate per valutare se i sistemi producono risultati coerenti con gli obiettivi di qualità.
L’introduzione dell’Experience è comunque significativa.
Una recensione scritta da chi ha realmente utilizzato un prodotto non è equivalente a un articolo costruito raccogliendo le specifiche presenti sul sito del produttore.
Una guida di viaggio scritta dopo aver visitato un luogo non possiede lo stesso tipo di esperienza di un testo generato aggregando informazioni disponibili online.
Una procedura tecnica documentata dall’azienda che la applica non è identica alla sua riscrittura da parte di un sito generalista.
Per questo esperienza, prove e provenienza tendono sempre più a convergere.
L’intelligenza artificiale non è il problema: lo è il contenuto prodotto senza valore
Un altro equivoco molto diffuso è l’idea che Google penalizzi automaticamente i contenuti scritti con AI.
Google afferma invece che l’utilizzo appropriato dell’intelligenza artificiale non viola le proprie linee guida. Il problema nasce quando automazione o altri sistemi vengono utilizzati per generare grandi quantità di pagine finalizzate principalmente alla manipolazione dei risultati.
Dal 2024 le policy definiscono in modo esplicito lo scaled content abuse: produzione su larga scala di contenuti non originali e con poco o nessun valore per l’utente, indipendentemente dal fatto che siano stati prodotti da esseri umani, AI o una combinazione dei due.
Quindi la domanda corretta non è:
È stato scritto con ChatGPT?
ma:
Che cosa aggiunge questa pagina che giustifica la sua esistenza?
Una pagina generata con AI e poi verificata, arricchita con dati proprietari, esperienza e fonti può offrire valore.
Un articolo scritto interamente da una persona che riscrive le prime dieci SERP senza aggiungere nulla può essere comunque un contenuto debole.
Freschezza e provenienza acquistano un nuovo peso
L’accuratezza temporale è sempre stata importante nelle ricerche sensibili alla freschezza. Google possiede sistemi specifici per identificare le query nelle quali gli utenti si aspettano informazioni recenti.
Nelle risposte generative il problema diventa ancora più evidente.
Scrivere:
La detrazione è del 50%.
può essere ambiguo.
Scrivere:
Per le spese sostenute nel 2026, nelle condizioni X, la detrazione prevista è del 50%.
rende il dato temporalmente delimitato.
Lo stesso vale per:
- prezzi;
- statistiche;
- leggi;
- ruoli istituzionali;
- versioni software;
- offerte;
- scadenze.
Una semplice data “Ultimo aggiornamento: agosto 2026” non rende automaticamente attuali tutte le informazioni della pagina.
La freschezza deve essere valutata a livello del singolo fatto.
Le fonti non servono a decorare il contenuto
L’aumento dell’importanza di grounding e affidabilità rende anche più evidente la funzione delle fonti.
Mettere cinque link istituzionali alla fine dell’articolo non rende automaticamente affidabili le affermazioni presenti nel testo.
Una fonte è realmente utile quando:
claim → fonte → contenuto della fonte
sono coerenti.
Se scriviamo:
Secondo ISTAT il fenomeno è cresciuto del 12% nel 2025.
il documento collegato dovrebbe realmente contenere quel dato, riferito a quel fenomeno, a quell’anno e a quella popolazione.
Questa precisione migliora contemporaneamente:
- affidabilità;
- verificabilità;
- comprensione;
- provenienza;
- possibilità di utilizzare correttamente l’informazione.
La SEO tecnica non è diventata inutile
L’arrivo della generazione automatica non ha eliminato le fondamenta della Search.
Per comparire nelle funzionalità generative di Google una pagina deve comunque essere indicizzata ed essere idonea alla visualizzazione di uno snippet.
Google specifica che non esistono requisiti tecnici aggiuntivi specifici per AI Overviews o AI Mode.
Restano quindi essenziali:
- crawlability;
- indicizzazione;
- canonicalizzazione;
- linking interno;
- contenuto accessibile;
- corretta gestione di JavaScript;
- performance;
- structured data quando pertinente;
- immagini e video indicizzabili.
Il sistema più sofisticato del mondo non può utilizzare correttamente una pagina che non riesce ad accedere o interpretare.
Structured data, llms.txt e chunking: cosa non serve fare per Google
L’arrivo della ricerca generativa ha prodotto anche una nuova generazione di presunti “hack”.
Google nel 2026 ha preso una posizione piuttosto chiara.
Non è necessario creare:
- uno schema speciale per AI Overviews;
- file
llms.txtper Google Search; - versioni Markdown separate per i modelli;
- pagine spezzate artificialmente in piccoli chunk;
- riscritture costruite appositamente per “parlare agli LLM”.
Google dichiara che Search ignora llms.txt, che non è necessario frammentare artificialmente i contenuti e che non esiste uno structured data speciale per la ricerca generativa.
Questo non significa che la struttura del contenuto non conti.
Significa che la struttura deve migliorare la comprensione delle persone, non imitare un presunto formato preferito dall’AI.
Una definizione precisa, una tabella ben costruita o un paragrafo con un claim chiaramente delimitato sono utili perché organizzano meglio l’informazione, non perché esiste una lunghezza magica del “chunk”.
Dalla SEO della keyword alla SEO del sistema informativo
L’evoluzione degli algoritmi porta quindi a un cambiamento più profondo della semplice ottimizzazione on-page.
La vecchia domanda:
Quale keyword voglio posizionare?
rimane utile, ma non sufficiente.
Oggi dobbiamo aggiungerne altre:
Quale problema vuole risolvere l’utente?
Quali sotto-problemi deve affrontare per completare il compito?
Quali informazioni servono per rispondere?
Quali affermazioni richiedono una prova?
Quali informazioni possiamo offrire meglio o in modo più originale rispetto alle fonti esistenti?
Quali elementi della nostra esperienza non possono essere ottenuti semplicemente sintetizzando il Web?
È il passaggio dalla SEO della pagina alla progettazione di un sistema informativo.
Un esempio: come cambierebbe oggi un articolo SEO
Supponiamo di voler creare una guida sulla manutenzione di una caldaia.
L’approccio tradizionale potrebbe partire da:
keyword principale → keyword correlate → H2 → FAQ.
Un approccio più vicino all’attuale funzionamento della Search partirebbe invece dal problema.
L’utente potrebbe aver bisogno di sapere:
- quando è obbligatoria la manutenzione;
- chi può effettuarla;
- cosa viene controllato;
- quanto costa;
- quale differenza esiste tra manutenzione e controllo dei fumi;
- quali documenti vengono rilasciati;
- cosa succede in caso di mancato controllo;
- quali regole cambiano tra regioni;
- quando è necessario sostituire l’impianto.
Non tutte queste domande devono necessariamente diventare articoli distinti.
Possiamo costruire una pagina pillar che dia una risposta completa al problema e creare approfondimenti separati soltanto dove l’intento, la complessità o il valore informativo lo giustificano.
Questa struttura è molto più coerente anche con il query fan-out: il motore può recuperare il pillar per la domanda generale e un contenuto specialistico per un particolare sotto-problema.
Come cambia anche la misurazione della SEO
Per molto tempo la visibilità è stata misurata soprattutto attraverso:
keyword → posizione → impression → clic.
La ricerca generativa aggiunge nuove forme di esposizione.
Nel giugno 2026 Google ha introdotto in Search Console report dedicati alla visibilità nelle funzionalità generative, tra cui AI Overviews e AI Mode, mostrando metriche come impression, URL visualizzate, paesi, dispositivi e andamento temporale.
È un passaggio significativo perché conferma che la presenza nelle esperienze generative è diventata una dimensione misurabile distinta all’interno della Search.
Per un progetto SEO diventa quindi utile osservare non soltanto:
- dove si posiziona una URL;
ma anche:
- per quali temi viene recuperata;
- quali pagine compaiono nelle esperienze generative;
- quali contenuti proprietari ricevono maggiore esposizione;
- quali sotto-intent rimangono scoperti;
- quale traffico porta realmente conversioni.
Quindi Google usa ancora il ranking tradizionale?
Sì.
Ed è probabilmente il punto più importante da ricordare.
AI Overviews e AI Mode non hanno cancellato i sistemi centrali della Search. Google dichiara che le esperienze generative sono radicate nei propri sistemi di ranking e qualità.
PageRank continua a far parte dei sistemi centrali. BERT, RankBrain, neural matching, sistemi di freschezza, sistemi contro lo spam, sistemi per le informazioni affidabili e altri componenti continuano a concorrere alla selezione dei risultati.
Il cambiamento è che sopra questa infrastruttura sono comparsi nuovi modi di recuperare, combinare e presentare le informazioni.
Per questo è sbagliato contrapporre:
SEO tradizionale vs GEO
come se fossero due discipline indipendenti.
Google stesso considera l’ottimizzazione per la ricerca generativa parte della SEO e invita a concentrarsi sulle fondamenta, sui contenuti originali e sulle persone invece che su presunti hack AEO o GEO.
Che cosa deve possedere oggi un contenuto realmente competitivo
L’evoluzione della Search porta a una sintesi abbastanza chiara.
Un contenuto forte dovrebbe essere:
Accessibile
Google deve poterlo trovare, eseguire il rendering e indicizzarlo.
Pertinente
Deve comprendere il problema reale dietro la ricerca.
Semanticamente completo
Deve coprire i sotto-problemi necessari senza creare sezioni artificiali soltanto per inserire keyword.
Originale
Deve offrire qualcosa che non sia una semplice riformulazione delle informazioni disponibili ovunque.
Esperienziale
Quando possibile deve mostrare utilizzo, test, casi, processi o conoscenza diretta.
Verificabile
I claim importanti devono avere prove e fonti adeguate.
Temporalmente corretto
I fatti soggetti a variazione devono avere date e contesto.
Groundable
Le informazioni devono essere sufficientemente chiare e delimitate da poter sostenere una risposta.
Difficile da sostituire
Dati proprietari, documenti, fotografie, esperimenti, strumenti, procedure e interpretazioni originali aumentano la differenziazione.
Queste caratteristiche non costituiscono una lista di nuovi fattori di ranking.
Rappresentano piuttosto le proprietà di un contenuto capace di funzionare bene all’interno di una Search che non si limita più a ordinare pagine, ma può anche recuperare informazioni e costruire risposte.
La vera trasformazione degli algoritmi di Google
La storia recente della Search può essere letta come una progressione.
All’inizio la domanda principale era:
“Quali documenti contengono le parole cercate?”
Poi è diventata:
“Quali documenti rispondono realmente a ciò che l’utente intende?”
Successivamente:
“Quali informazioni aiutano a risolvere l’intero compito dell’utente?”
E nelle esperienze generative:
“Quali informazioni recuperate possono sostenere una risposta utile, aggiornata e affidabile?”
Per la SEO significa passare dall’ottimizzazione della presenza delle parole alla qualità dell’informazione.
La keyword non è morta.
Il ranking non è morto.
I backlink non sono scomparsi.
La SEO tecnica non è diventata secondaria.
Sono semplicemente diventati componenti di un ecosistema più ampio, nel quale comprensione semantica, originalità, affidabilità, esperienza, retrieval e grounding possono determinare non soltanto quale pagina viene mostrata, ma quale informazione viene effettivamente utilizzata.
Ed è probabilmente questa la trasformazione più importante da comprendere per progettare oggi una strategia SEO destinata a durare.
Fonti e riferimenti principali
- Google Search Central, A guide to Google Search ranking systems.
- Google Search Central, Google’s Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search.
- Google Search Central, AI features and your website.
- Google Search Central, Creating helpful, reliable, people-first content.
- Google, Understanding searches better than ever before – BERT.
- Google, MUM: A new AI milestone for understanding information.
- Google Search Central, documentazione su Helpful Content, AI-generated content e Spam Policies.
- Google Search Central, Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console.