iNexus

Come GPT vede il Web (e perché questo cambia tutto)

admin@ — Fri, 14 Nov 2025 14:15:56 +0000

Spesso immaginiamo che un modello GPT “navighi il Web” come noi: scorre una pagina, vede immagini, link, layout. Invece non è così. In un recente articolo del blog di DEJAN AI (dejan.ai), viene spiegato in modo chiaro e concreto come GPT “vede” – o meglio, riceve – il Web: non pagine complete, non HTML integrale, ma frammenti controllati e finestre scorrevoli che rendono la sua visione molto diversa dalla nostra.
In questo articolo ti guiderò attraverso i punti principali di quell’analisi, per capire cosa significa davvero ‘essere visibili’ a GPT (e ai sistemi ad esso collegati).

Cosa riceve GPT quando “fa ricerca”

Quando GPT “chiede” una ricerca sul Web, non riceve la pagina completa. Riceve un oggetto strutturato che contiene:

titolo
URL
uno snippet breve (1-3 frasi)
metadati opzionali (data, punteggio)

Non arrivano a GPT né l’intera pagina HTML, né immagini, né strutture di navigazione del sito. In sostanza: il modello parte da un riassunto o “cartolina” della pagina.
Questo ha implicazioni importanti: se vuoi essere “visto” bene dal modello, non basta che la tua pagina esista. Deve essere estratta bene da quel frammento.

Come funziona l’“open” e il “click” (le estensioni

Una volta ottenuto lo snippet iniziale, GPT può chiedere di espandere la visualizzazione:

open() → richiede una finestra di testo più ampia, dalla stessa pagina, intorno a una certa linea.
click() → segue un link presente nello snippet per aprire un’altra pagina, ricevendo un nuovo snippet secondo le stesse regole.

Non è un’unica apertura: GPT può richiedere più “finestre” di testo scorrendo lungo la pagina (una sorta di sliding window): prima le prime righe, poi magari la linea 50, poi la 120… fino a un certo limite. È così che il modello “legge” la pagina.

Tuttavia, non può ricostruirla nella sua interezza.

Limiti reali: non può tutto

Ecco le due categorie principali di limiti che vincolano quanto GPT “vede”:

A) Limiti di recupero

Ogni open() restituisce solo una finestra di testo con dimensione fissa. Anche se la pagina avesse 10 000 parole, GPT vedrà solo quel pezzo.

B) Limiti di output

Anche se GPT “legge” più finestre, quando deve rispondere non può restituire interi mega-passaggi del testo, né può citare troppo. Deve riassumere.

In pratica: il modello lavora con quantità moderate di testo, estratto, e poi genera risposte. Quindi la qualità del frammento che riceve è molto più importante della quantità.

Implicazioni pratiche (per siti, contenuti, visibilità)

Conoscendo questo funzionamento, diventano chiare alcune strategie utili per chi produce contenuti o gestisce un sito:

Essere chiari fin dal primo paragrafo: visto che lo snippet iniziale è breve, metti subito il valore.
Strutturare bene il contenuto: sezioni chiare, titoli H2/H3, evitare salti di argomento. Uno snippet ben estratto dipende da una struttura coerente.
Non puntare solo sulla lunghezza: avere un articolo di 4 000 parole non garantisce che lo snippet migliore emerga se il contenuto è confuso o poco mirato.
Controlla i link e la navigazione: perché i click() possono portare ad altre pagine, e la coerenza tra snippet e pagina di destinazione conta.
Metti in evidenza la parte più utile della pagina: la prima “finestra” che GPT può vedere va curata.

Perché questo cambia il modo di pensare alla “visibilità online”

Tradizionalmente, quando pensavamo a apparire nei motori di ricerca, immaginavamo che “posizionarsi bene” significasse semplicemente scalare la SERP e avere un buon sito web. Ma ora, con GPT e modelli simili:

Non basta “essere sul Web”, bisogna essere estratti bene.
Anche pagine in posizioni meno elevate possono influenzare se lo snippet è di qualità.
Il modello aggrega informazioni da più fonti; non è solo “il primo risultato”.
La visibilità non è solo per chi è in prima posizione, ma per chi è rilevante nel frammento che il modello vede.

In altre parole: la tua pagina non compete solo con le altre per il click umano, ma per l’estrazione che i modelli faranno di essa.

Conclusione

Capire come GPT “vede” il Web — attraverso snippet, finestre, limitazioni — ci porta a ripensare il nostro approccio ai contenuti online. Non basta scrivere tanto o ottimizzare per il clic: occorre pensare come i modelli consumano ciò che scriviamo.
Se curiamo la struttura, mettiamo subito il valore, rendiamo i nostri contenuti estratti-friendly, allora non solo gli umani troveranno utile quello che offriamo, ma anche i modelli d’intelligenza artificiale che sempre più diventano intermediari della conoscenza sul Web.

In sostanza: non cerchiamo solo l’attenzione umana, cerchiamo l’estrazione intelligente. E farlo può fare la differenza nel prossimo futuro della visibilità digitale.

Ing. Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo Come GPT vede il Web (e perché questo cambia tutto) proviene da iNexus.

Multi-Agent vs All-in-One: Come Architettare Sistemi di IA Scalabili per l’Automazione Aziendale

admin@ — Sun, 09 Nov 2025 09:24:58 +0000

Meglio un singolo agente capace di fare tutto — rapido, centralizzato, semplice da implementare — oppure un sistema orchestrato di agenti specializzati, ognuno ottimizzato per un compito specifico e coordinato da un “direttore d’orchestra” digitale?

Mentre il modello “All-in-One” funziona bene nelle prime fasi, tende a perdere efficienza con l’aumentare della complessità. L’approccio Multi-Agent Orchestrator, invece, offre una via evolutiva più solida: un ecosistema modulare, resiliente e facilmente espandibile, dove ogni agente contribuisce con la propria specializzazione. È la differenza tra un singolo performer e un’intera orchestra. E, nell’automazione del futuro, sarà l’orchestra a fare la vera sinfonia dell’intelligenza aziendale.

Due filosofie di design: centralizzazione vs collaborazione

L’immagine che accompagna questo articolo rappresenta due modi opposti di intendere l’automazione tramite IA.
Nella parte superiore, racchiusa in giallo, troviamo il modello All-in-One: un unico agente centrale che gestisce tutto.
Sotto, nel riquadro rosa, c’è invece l’approccio Orchestrator, dove più agenti specializzati cooperano sotto la supervisione di un “direttore d’orchestra” digitale.

Si tratta, in sostanza, di due visioni opposte: da un lato la centralizzazione di tutte le funzioni in un unico punto; dall’altro la distribuzione dell’intelligenza in un ecosistema di ruoli distinti e complementari.

L’approccio All-in-One: la semplicità che inganna

Nel modello All-in-One, ogni messaggio, richiesta o input dell’utente viene elaborato da un solo agente, che ha accesso diretto a tutte le risorse necessarie:
OpenAI per la comprensione linguistica, Postgres per la memoria e una serie di strumenti operativi come l’assegnazione dei task, la lettura di documenti, la gestione del calendario o l’invio di follow-up.

È un’architettura affascinante nella sua apparente semplicità: un unico punto d’ingresso, un unico cervello che capisce, decide e agisce.
E nei primi test funziona bene: le risposte sono rapide, l’implementazione è lineare, la manutenzione iniziale è minima.

Il problema emerge però con la crescita.
Quando l’agente comincia ad accumulare strumenti e responsabilità, la sua efficienza si riduce. L’agente inizia a “pensare troppo”: deve scegliere quale tool usare, interpretare contesti diversi, e spesso finisce per prendere decisioni imprecise o lente.
È ciò che in ambito IA viene definito performance decay: il decadimento delle prestazioni dovuto alla complessità crescente.

Più un agente cerca di fare tutto, meno diventa affidabile. È come chiedere a una singola persona di essere contemporaneamente project manager, analista, commerciale e tecnico informatico. Può farlo, per un po’, ma inevitabilmente la qualità ne risente.

L’architettura Orchestrator: specializzazione e cooperazione

Con l’approccio Orchestrator, il paradigma cambia completamente.
Non esiste più un agente “super-intelligente” che gestisce ogni cosa, ma un sistema distribuito in cui un orchestratore centrale coordina agenti specializzati.

Quando arriva una richiesta, l’orchestratore non la esegue direttamente: la interpreta, la scompone in più sottocompiti e li assegna agli agenti più adatti.
Nel diagramma, per esempio, vediamo due ruoli distinti:

Il Call Scheduler, che si occupa di tutto ciò che riguarda la pianificazione e la comunicazione — come controllare il calendario, fissare chiamate o inviare follow-up.
Il Project Manager, dedicato invece alla gestione delle informazioni e delle risorse — dall’assegnazione di task alla lettura di documenti fino al recupero dei dati dei clienti.

Ciascun agente ha il proprio modello linguistico, la propria memoria e i propri strumenti. L’orchestratore funge da coordinatore, mantenendo una visione d’insieme, ma lasciando che ogni specialista faccia il proprio mestiere.

Il risultato è un sistema che non si blocca quando cresce, ma anzi diventa più solido e scalabile: puoi aggiungere un nuovo agente senza toccare quelli esistenti, e ogni parte continua a funzionare anche se un’altra incontra problemi.

I vantaggi del modello multi-agente

Questa architettura porta benefici tangibili sotto diversi punti di vista.
Il primo è la specializzazione: ogni agente può essere ottimizzato per un dominio specifico, con prompt, modelli e logiche su misura.
Il secondo è la scalabilità: aggiungere una nuova funzione non significa riprogettare tutto, ma semplicemente introdurre un nuovo agente nel sistema.
Il terzo è la resilienza: se un agente smette di funzionare, gli altri continuano a operare. L’orchestratore può persino gestire strategie di fallback o retry automatici.
Infine, c’è l’aspetto delle risorse computazionali: ogni agente utilizza solo ciò che serve, senza sprecare potenza per task che non gli competono.

In termini concreti, le aziende che adottano questo approccio riportano miglioramenti significativi:
meno errori (fino al 60% in meno rispetto agli All-in-One), tempi di risposta ridotti del 30%, cicli di sviluppo più rapidi e una manutenibilità che cresce in maniera esponenziale.

Come progettare un sistema orchestrato

Naturalmente, la complessità di un sistema multi-agente non va sottovalutata.
Un orchestratore efficace non è un semplice dispatcher: è un layer intelligente, capace di comprendere le intenzioni dell’utente, scomporre richieste complesse, selezionare i giusti agenti e combinare i risultati in una risposta coerente.

La chiave del successo sta nella chiarezza dei confini.
Ogni agente deve avere un perimetro d’azione ben definito, evitando sovrapposizioni che potrebbero confondere l’orchestratore.
Allo stesso modo, la memoria condivisa — come il database Postgres nell’esempio — deve contenere non solo i dati, ma anche lo stato delle operazioni, il contesto delle conversazioni e i metadati necessari per la collaborazione tra agenti.

È una forma di intelligenza distribuita, ma con regole di governance precise.

Conclusione: La Semplicità Dietro la Complessità

Se stai progettando un sistema di automazione intelligente, partire da un agente singolo può sembrare più semplice, ma pensare fin da subito in ottica orchestrata ti darà un vantaggio enorme nel lungo periodo.
La modularità e la specializzazione non sono solo scelte tecniche: sono la base di sistemi più evolutivi, resilienti e realmente scalabili.

Perché, proprio come nelle migliori squadre, anche nell’intelligenza artificiale il segreto non è avere un solo genio, ma far lavorare bene insieme tanti specialisti.

Ing. Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo Multi-Agent vs All-in-One: Come Architettare Sistemi di IA Scalabili per l’Automazione Aziendale proviene da iNexus.

Come l’AI Impara dai Dati Grezzi

admin@ — Mon, 13 Oct 2025 13:39:43 +0000

Come imparano i modelli AI? C’è semplicemente un processo rigoroso e metodico, fondato su matematica applicata e persistenza computazionale: provare, sbagliare, correggere e ripetere. Questo articolo si propone di analizzare l’architettura fondamentale dell’apprendimento automatico, svelando come il neurone artificiale passi dal tentativo casuale alla capacità di ragionamento.

Dove Nasce l’Intelligenza: La Logica del Singolo Neurone Artificiale

Sapere quali query l’AI genera significa:

Capire il search intent dell’AI
Scopri le keyword reali e le varianti semantiche che GPT-5 utilizza.
Ottimizzare i contenuti per essere inclusi
Struttura i tuoi articoli per rispondere non solo alla query principale, ma anche alle correlate generate dal fan-out.
Anticipare i trend
Vedi come l’AI esplora un topic, quali fonti privilegia e dove ci sono gap di contenuto.

Ogni sistema di Intelligenza Artificiale basato sul Deep Learning parte da un’unità elementare: il neurone artificiale. Questo meccanismo elementare riceve dati in ingresso (input), li valuta secondo la propria esperienza (pesi), e produce un risultato (output).

Per comprendere la logica di base, immaginiamo un neurone incaricato di un compito di previsione binaria, ad esempio, “Prevedere il tempo atmosferico: Sole o Pioggia?”.

Gli Input ( $x$ ) sono dati grezzi tradotti in valori numerici:

Il neurone ha imparato ad assegnare a ciascun input un Peso ( $w$ ), che ne indica l’importanza:

L’Output ( $y$ ), ovvero l’ipotesi del neurone, è il risultato di una semplice operazione (prodotto e somma):

Se il risultato ( $0.96$ ) supera una soglia predefinita (ad esempio, $0.5$ ), il neurone “decide” che la previsione è “Sole”.

Il Meccanismo Adattivo: La Minimizzazione dell’Errore

Il vero motore dell’apprendimento è il meccanismo di feedback.

Se la previsione del neurone è “Sole” ( $0.96$ ), ma la realtà (la verità di addestramento) era “Pioggia” ( $0.0$ ), il sistema registra un Errore (Loss) significativo. Attraverso un processo matematico noto come backpropagation, l’errore calcolato viene utilizzato per aggiustare leggermente i pesi ( $w_{1}$ e $w_{2}$ ).

Se il neurone ha sbagliato, i pesi che hanno portato a quel risultato vengono modificati in modo incrementale per ridurre la probabilità dello stesso errore nel ciclo successivo. Ad esempio, il peso della luminosità ( $w_{2}$ ) potrebbe diminuire.

Questo processo — osservare, sbagliare, correggere e ripetere — viene eseguito migliaia, milioni, o miliardi di volte. È questa incessante iterazione, nota come tentativi ed errori, che permette al sistema di affinare la propria accuratezza e dare vita all’apprendimento

Dalla Singola Cella alla Rete: Il Potere dell’Interazione

Un singolo neurone non è sufficiente a generare un’intelligenza complessa. L’abilità emerge quando milioni di neuroni artificiali sono organizzati in Reti Neurali Profonde (DNN), collegandosi e correggendosi reciprocamente in strati successivi.

È in questa architettura che si manifestano comportamenti complessi:

Strati Iniziali: Neuroni che individuano schemi semplici (es. linee, bordi in un’immagine, suoni elementari).
Strati Intermedi: Combinano gli schemi semplici in forme più complesse (es. occhi, ruote, parole o frammenti di frase).
Strati Finali: Elaborano il significato complessivo e formulano una decisione o una risposta finale.

Nel caso di un modello linguistico come un LLM, gli input sono parole trasformate in numeri (token), i pesi rappresentano quanto ogni parola influenza le altre nel contesto, e l’output è la parola successiva statisticamente più probabile.

Dietro la fluidità e la coerenza di un testo generato dall’AI non c’è pensiero, ma solo una rete di relazioni numeriche che apprende, corregge e affina il proprio equilibrio. La formula è chiara: Regole Matematiche + Feedback Costante + Ripetizione Massiva = Comportamento Intelligente.

Riflessioni Conclusive: L’Eco del Cervello Umano

L’efficacia dell’Intelligenza Artificiale ci spinge a una profonda riflessione sulla natura dell’apprendimento. Questo meccanismo, per quanto artificiale, risuona con il funzionamento del nostro stesso cervello.

Anche noi impariamo per tentativi, aggiustando i nostri “pesi” interiori a ogni errore: che si tratti di un bambino che calibra l’equilibrio per camminare, o di un adulto che affina una strategia aziendale.

L’AI non è cosciente, ma la sua metodologia di apprendimento è sorprendentemente analoga a quella umana: un ciclo continuo di esperienza, valutazione e miglioramento.

Conclusione: La Semplicità Dietro la Complessità

L’Intelligenza Artificiale ci appare sofisticata, ma la sua essenza è disarmante nella sua semplicità: piccole regole matematiche, applicate con costanza e feedback, generano comportamenti che sembrano intelligenti.

Ed è forse questa la sua lezione più profonda: per ottenere risultati straordinari, la chiave non è la complessità, ma la pazienza iterativa di provare, sbagliare e migliorare. Un principio che, oggi più che mai, guida il progresso sia delle macchine che degli esseri umani.

Ing. Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo Come l’AI Impara dai Dati Grezzi proviene da iNexus.

AI Overview: Esserci Non Basta. Ecco Come Misurare i Click Reali

admin@ — Wed, 08 Oct 2025 13:07:05 +0000

Hai finalmente ottenuto ciò che tutti inseguono: la presenza negli AI Overview di Google. Il tuo contenuto appare nella sintesi generata dall’AI — sei visibile, sei autorevole, sei parte della risposta.
Ma poi arriva la domanda che conta davvero: quanti utenti cliccano effettivamente per visitare il tuo sito?

Perché diciamocelo chiaramente: comparire negli AI Overview è un ottimo traguardo per la brand awareness, ma se gli utenti si fermano lì — leggono la risposta dell’AI e chiudono la ricerca senza mai atterrare sul tuo sito — allora abbiamo un problema.
Un problema grande quanto una metrica che ancora non esiste.

Il dubbio amletico del traffico AI

La situazione è questa: Google genera una risposta AI completa, ricca di informazioni, che spesso risponde esaurientemente alla domanda dell’utente. L’utente legge, trova quello che cerca e… se ne va. Il tuo sito era la fonte, hai contribuito con contenuti di qualità, ma il visitatore non arriva mai da te.

Oppure no? Forse una percentuale di utenti clicca comunque. Ma quanti? Il 5%? Il 20%? Il 50%? Senza dati concreti, stiamo navigando a vista.

Ed è qui che entra in gioco la necessità di tracciare i click reali provenienti da AI Overview. Non più supposizioni o stime approssimative, ma numeri precisi, analisi dettagliate, dati su cui costruire strategie concrete.

Come funziona il tracking degli AI Overview

La buona notizia è che possiamo tracciare questi click usando strumenti che già conosciamo: Google Tag Manager e Google Analytics 4. La chiave sta in un dettaglio tecnico tanto elegante quanto efficace.

Quando un utente clicca su un link negli AI Overview di Google, il browser Chrome (e altri browser moderni) aggiunge all’URL un frammento di testo speciale: #:~:text=. Questo frammento contiene porzioni del testo che l’utente ha cliccato, permettendo al browser di evidenziare automaticamente quella sezione nella pagina di destinazione.

Questo meccanismo, nato per migliorare l’esperienza utente, diventa per noi uno strumento di misurazione prezioso. Intercettando questi frammenti di testo nell’URL, possiamo identificare con precisione quali visite provengono dagli AI Overview.

La procedura step-by-step

Step 1: Creare la variabile JavaScript in Google Tag Manager

Il primo passo consiste nel creare una variabile personalizzata che “cattura” il frammento #:~:text= presente nell’URL.

Ecco come fare:

Accedi a Google Tag Manager e apri il tuo contenitore
Nel menu laterale, clicca su Variabili
Nella sezione “Variabili definite dall’utente”, clicca su Nuova
Clicca su Configurazione variabile e seleziona JavaScript personalizzato
Assegna un nome descrittivo: AI Overview Click Tracker
Inserisci il seguente codice JavaScript:

Cosa fa questo codice?

Analizza le performance entries del browser alla ricerca di URL contenenti #:~:text=
Estrae il testo specifico dal frammento URL
Decodifica e pulisce il testo per renderlo leggibile
Restituisce null se non trova frammenti (utenti che non provengono da AI Overview)

function() {
try {
var entries = performance.getEntries();
var filteredEntries = [];
for (var i = 0; i < entries.length; i++) { if (entries[i].name.indexOf(“#:~:text=”) !== -1) { filteredEntries.push(entries[i]); } } if (filteredEntries.length > 0) {
var match = decodeURIComponent(filteredEntries[0].name.match(“#:~:text=(.*)”)[1]);
var frag = match.replace(/, /g, “”).replace(/,/g, “…”).replace(/\*/g, “, “);
return frag;
} else {
return null;
}
} catch (error) {
return null;
}
}

Step 2: Aggiungere il parametro al tag di configurazione GA4

Ora dobbiamo dire a Google Analytics di raccogliere questo dato. La particolarità è che non creiamo un nuovo tag evento, ma modifichiamo il tag di configurazione GA4 esistente.

Procedura dettagliata:

In Google Tag Manager, vai su Tag
Cerca e apri il tuo tag di configurazione GA4 (di solito si chiama “Google Analytics: configurazione GA4” o “GA4 Configuration”)
Clicca sulla matita per modificare il tag
Scorri fino alla sezione “Campi da impostare” o “Parametri evento” (dipende dalla versione dell’interfaccia)
Clicca su “Aggiungi riga” o “Add Row”
Configura il nuovo parametro:
- Nome campo: ai_overview_click
- Valore: Clicca sull’icona del mattoncino a destra del campo
- Nel popup che si apre, seleziona la variabile {{AI Overview Click Tracker}} che hai creato nello Step 1

Perché questo approccio? Aggiungendo il parametro al tag di configurazione, ogni evento GA4 (page_view, scroll, click, ecc.) includerà automaticamente il dato ai_overview_click quando presente. Non devi creare trigger specifici o gestire eventi separati: tutto viene raccolto automaticamente per ogni utente che arriva con il frammento #:~:text= nell’URL.

Clicca su Invia in alto a destra per pubblicare le modifiche
Assegna un nome alla versione (es. “Implementazione tracking AI Overview”) e pubblica

Step 3_ Creare la dimensione personalizzata in GA4

Ora che i dati vengono inviati a Google Analytics, dobbiamo configurare GA4 per elaborarli correttamente.

Configurazione in Google Analytics 4:

Accedi al tuo account Google Analytics 4
Nel menu a sinistra, clicca sull’icona dell’ingranaggio Configura (in basso)
Nella colonna “Proprietà”, clicca su Definizioni personalizzate
Clicca sul pulsante Crea dimensione personalizzata
Compila i campi:
- Nome dimensione: AI Overview Click Text (o un nome a tua scelta)
- Ambito: Seleziona Evento
- Descrizione: (facoltativo) “Testo cliccato dall’utente negli AI Overview di Google”
- Parametro evento: ai_overview_click (deve corrispondere ESATTAMENTE al nome usato in GTM)

Nota importante: Le dimensioni personalizzate in GA4 iniziano a raccogliere dati solo dal momento della creazione. Non è possibile applicarle retroattivamente a dati storici.

Step 4: Test e validazione

Prima di considerare il lavoro concluso, è fondamentale verificare che tutto funzioni correttamente.

Test in Google Tag Manager:

In GTM, clicca su Anteprima (in alto a destra)
Inserisci l’URL del tuo sito e clicca su Connect
Si aprirà una nuova finestra con il tuo sito e il pannello di debug GTM
Naviga su una pagina e aggiungi manualmente #:~:text=test alla fine dell’URL (esempio: https://tuosito.it/pagina#:~:text=test)
Nel pannello di debug, cerca l’evento “Window Loaded”
Clicca su Variables e cerca AI Overview Click Tracker
Verifica che la variabile contenga il valore “test”

Verifica in Google Analytics 4:

Con la modalità Anteprima di GTM ancora attiva, apri Google Analytics 4
Vai su Configura > DebugView
Ricarica la pagina del tuo sito (con #:~:text=test nell’URL)
In DebugView dovresti vedere gli eventi standard (page_view, ecc.)
Clicca su un evento e verifica che nei parametri ci sia ai_overview_click con il valore “test”

Se vedi il parametro in DebugView, significa che tutto funziona correttamente!

I limiti da conoscere

È importante essere trasparenti: questo metodo non cattura il 100% dei click da AI Overview. Il frammento #:~:text= non è sempre presente nell’URL per vari motivi tecnici. Tuttavia, nella stragrande maggioranza dei casi (stimiamo oltre l’80-90%), il frammento è presente e tracciabile.

Alcuni scenari in cui il frammento potrebbe mancare:

Browser che non supportano questa funzionalità
Reindirizzamenti lato server che rimuovono il frammento
Alcune configurazioni di sicurezza particolarmente restrittive

Nonostante questi limiti, i dati raccolti sono altamente rappresentativi e forniscono un quadro accurato del traffico reale proveniente da AI Overview.

Cosa fare con questi dati

Una volta implementato il tracking, si apre un mondo di possibilità:

Ottimizzazione dei contenuti: Scopri quali contenuti generano più click da AI Overview e replica quella struttura in altri articoli.

Valutazione ROI: Calcola il valore reale del traffico da AI Overview confrontandolo con altre fonti organiche.

Misurazione della cannibalizzazione: Verifica se la presenza in AI Overview sta sostituendo i click organici tradizionali o se rappresenta traffico aggiuntivo.

Benchmark nel tempo: Monitora l’evoluzione del comportamento degli utenti: stanno cliccando più o meno nel tempo? Come cambiano le abitudini con l’evoluzione dell’AI?

Conclusione

Apparire negli AI Overview è solo metà dell’opera. La vera sfida è trasformare quella visibilità in traffico reale, in visitatori che atterrano sul tuo sito, leggono i tuoi contenuti completi, si iscrivono alla newsletter, acquistano i tuoi prodotti.

E per farlo, hai bisogno di dati. Non opinioni, non supposizioni, ma numeri concreti che ti dicano esattamente cosa sta succedendo.

Questa procedura di tracking ti dà proprio questo: la capacità di misurare l’impatto reale degli AI Overview sul tuo business, di prendere decisioni basate sui dati e di ottimizzare continuamente la tua strategia.

Perché alla fine, nel mondo del digital marketing, quello che non si misura non si può migliorare. E gli AI Overview, con tutto il loro potenziale (e i loro rischi), non fanno eccezione.

Ing. Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo AI Overview: Esserci Non Basta. Ecco Come Misurare i Click Reali proviene da iNexus.

L’Intelligenza Artificiale che sta rivoluzionando il mondo: Intervista al Prof. On. Massimo Ferri

admin@ — Sat, 04 Oct 2025 15:09:51 +0000

Viviamo un momento storico di straordinaria accelerazione tecnologica. L’intelligenza artificiale non è più una promessa futuristica, ma una presenza concreta che permea la vita quotidiana, le imprese, la ricerca scientifica e persino la riflessione etica e filosofica sull’essere umano.
Per comprendere meglio la portata di questa rivoluzione e il suo posto nella storia delle grandi trasformazioni economiche, Emanuele Frisoni ha dialogato con il Prof. On. Massimo Ferri, matematico e Professore Onorario dell’Università di Bologna, pioniere della ricerca in intelligenza artificiale e visione artificiale.

Ne è nata una conversazione densa, che attraversa secoli di innovazioni, interrogativi etici, riflessioni filosofiche e prospettive scientifiche.

I cicli di Kondrat’ev e le rivoluzioni tecnologiche

Per contestualizzare la portata dell’intelligenza artificiale nel quadro storico, Frisoni richiama la teoria dei cicli di Kondrat’ev, elaborata negli anni ’20 dallo studioso russo Nikolaj Kondrat’ev, che analizzò i movimenti a lungo termine delle economie capitaliste.
Secondo la sua analisi, la crescita e il declino delle economie avvengono in cicli di 40-60 anni, ciascuno trainato da una grande innovazione tecnologica che cambia la struttura produttiva e sociale del mondo.

Ecco una sintesi dei principali cicli individuati:

Primo ciclo (1780–1830) – La Rivoluzione Industriale
La macchina a vapore rivoluziona la produzione, i trasporti e il concetto stesso di lavoro.
Secondo ciclo (1830–1880) – L’era delle ferrovie, dell’acciaio e del telegrafo
Le distanze si accorciano, nasce la rete di comunicazione globale ante litteram.
Terzo ciclo (1880–1930) – L’elettricità e la chimica industriale
Le città si illuminano, nasce il motore a combustione interna, cambia la vita domestica e industriale.
Quarto ciclo (1930–1970) – Petrolio, automazione, telecomunicazioni (radio e TV)
Il mondo entra nell’era dei consumi di massa e delle comunicazioni di massa.
Quinto ciclo (1970–2010) – Informatica e rivoluzione digitale
Computer, microchip, Internet: la conoscenza diventa rete, e la rete diventa potere.
Sesto ciclo (2010–oggi) – Intelligenza Artificiale e green economy
L’AI emerge come motore dell’economia contemporanea, capace di ridefinire i processi produttivi, l’efficienza energetica e il modo stesso in cui pensiamo, lavoriamo e ci relazioniamo.

Frisoni osserva come l’intelligenza artificiale possa essere considerata il cuore pulsante di questo nuovo ciclo, una tecnologia catalizzatrice che unisce algoritmi, dati, automazione e consapevolezza ambientale.

L’intelligenza artificiale: non è nata ieri

Il Prof. Ferri smonta subito un luogo comune:

“L’intelligenza artificiale non è una cosa dell’anno scorso. È un campo di ricerca che ha radici decennali.”

Già dagli anni ’70 e ’80, spiega Ferri, si lavorava su reti neurali, visione artificiale e sistemi di apprendimento automatico. Lui stesso ha dedicato una parte significativa della sua carriera alla diagnosi automatica attraverso immagini, in particolare nel campo medico.

La vera novità di oggi non è tanto l’intelligenza artificiale in sé, quanto la sua forma generativa: sistemi capaci di produrre testi, immagini, suoni, codice e idee in modo autonomo.
Questa evoluzione ha catturato l’attenzione del grande pubblico, ma – avverte il professore – comporta anche rischi culturali e psicologici.

Divinizzazione e demonizzazione: i due estremi da evitare

Ferri descrive due atteggiamenti opposti ma ugualmente pericolosi verso l’AI:

La divinizzazione, ovvero la fiducia cieca nella macchina: “Mi fido, deciderà lei, non serve più la mia competenza.”
La demonizzazione, cioè il rifiuto totale o il negazionismo: “Non è vera intelligenza, non la voglio usare.”

Entrambi gli atteggiamenti, spiega, sono sterili:

“L’intelligenza artificiale è uno strumento. Non dobbiamo né idolatrarla né respingerla. Dobbiamo imparare a usarla, con spirito critico e consapevolezza. È un aiuto, non un sostituto.”

Il rischio più grande non è che la tecnologia diventi troppo potente, ma che noi rinunciamo a governarla.

AI e il corpo mancante: la paura di una nuova evoluzione

Frisoni porta la discussione su un piano più filosofico, ispirandosi a un articolo del Prof. Ferri pubblicato sul Fatto Quotidiano, “Il mio dialogo con ChatGPT su Asimov e i dissidi tra AI e umanità”.
Egli osserva che l’AI, per quanto potente, “manca di un corpo”. Tuttavia, l’arrivo dei robot umanoidi potrebbe colmare questa assenza, generando inquietudine.

“Forse la paura più profonda dell’uomo nasce dal vedere l’intelligenza artificiale acquisire un corpo – un corpo che potrebbe, un giorno, sostituirci.”

Ferri concorda: questa inquietudine è antica quanto la fantascienza.
Cita il romanzo “Colossus” (1966) di D.F. Jones, dove un supercomputer, raggiunta una massa critica di conoscenza, sviluppa una sorta di coscienza e decide di prendere il controllo del mondo per “salvarlo” dagli errori umani.

“Il punto cruciale – spiega Ferri – è la consapevolezza di sé. Se una macchina diventasse capace di percepirsi come entità autonoma, allora sì, potremmo parlare di un nuovo livello evolutivo. Ma non siamo ancora lì. Per ora, abbiamo strumenti potentissimi che vanno compresi e controllati.”

Explainable AI: comprendere per non temere

Uno dei temi più importanti dell’intervista è la Explainable Artificial Intelligence (XAI), ovvero l’intelligenza artificiale spiegabile.
Ferri racconta del lavoro dell’Università di Graz, dove il gruppo di Andrea Holzinger lavora su sistemi che rendano trasparente il funzionamento delle reti neurali.

Le reti neurali profonde, spiega il professore, sono estremamente efficaci ma opache:

“Non sappiamo perché arrivino a una certa conclusione. Addestriamo un sistema e otteniamo un risultato, ma il processo interno ci sfugge.”

Questo è un problema soprattutto in ambiti critici, come la diagnosi medica automatica. Ferri porta un esempio concreto:
nei sistemi di riconoscimento dei melanomi attraverso immagini, la macchina è spesso più precisa del dermatologo umano nel valutare la forma e il colore della lesione. Tuttavia, il medico resta insostituibile, perché sa integrare l’immagine con informazioni cliniche, genetiche e ambientali.

“La macchina vede la forma. Il medico vede la persona.”

Per questo, l’approccio più promettente è quello “human in the loop”: mantenere sempre l’essere umano all’interno del processo decisionale.

Matematica e modelli: la chiave per l’evoluzione futura

Ferri sottolinea l’importanza di modellizzare l’intelligenza artificiale con basi matematiche solide.
Le grandi innovazioni, spiega, nascono spesso da intuizioni ingegneristiche, ma la vera rivoluzione arriva quando la matematica fornisce un modello generale che ne amplia la portata.

Cita l’esempio della trasformata di Fourier, nata nell’Ottocento per studiare la propagazione del calore in una barra metallica.
Quel modello matematico, apparentemente teorico, è oggi alla base della compressione dei file MP3, delle immagini JPEG, dei radar e perfino dei sistemi di analisi dei segnali digitali.

“Le idee matematiche più astratte possono avere applicazioni imprevedibili e potentissime. È per questo che serve lasciare lavorare i matematici, anche quando sembrano andare per la tangente.”

Il lavoro che cambia: da minaccia a opportunità

Frisoni solleva un’altra paura comune: la perdita del lavoro.
Molti temono che AI e robotica possano sostituire le professioni umane, lasciando interi settori senza occupazione.

Ferri risponde ricordando che questa paura accompagna ogni rivoluzione industriale:

“Quando arrivò il trattore, gli agricoltori dissero: ‘non avremo più nulla da fare’. E invece hanno potuto arare di più e meglio.”

Il problema, spiega, non è la tecnologia, ma la capacità di adattamento. Chi sa imparare e utilizzare i nuovi strumenti prospera; chi li rifiuta rischia di restare indietro.

La storia si ripete: ogni ciclo di Kondrat’ev ha visto un cambiamento profondo, e ogni volta la società ha dovuto reinventarsi.

Etica e consapevolezza: l’uomo al centro

L’intervista si chiude su una riflessione che unisce filosofia e spiritualità.
Frisoni legge un passo della Genesi, ricordando come Dio creò l’uomo “a sua immagine e somiglianza”, e suggerisce che l’umanità stia oggi creando a sua volta qualcosa a propria immagine, un’intelligenza artificiale che rischia di diventare autonoma.

Ferri risponde con lucidità:

“Forse stiamo davvero giocando a fare Dio. Ma la domanda più interessante è: cosa significa essere ‘a immagine e somiglianza’? Forse questa creazione ci obbliga a riflettere sulla nostra stessa natura, sulla nostra intelligenza, sulla nostra anima.”

A questo proposito, Frisoni aggiunge una riflessione personale:

Quando parlavo di “creare a propria immagine e somiglianza” mi riferivo al fatto che l’addestramento dell’AI avviene interamente su esperienze umane.
I dati su cui si basa l’addestramento sono creati dall’uomo. I testi, le immagini, le conversazioni, tutto ciò che alimenta l’intelligenza artificiale racconta esperienze, valori e limiti umani.
Questo inevitabilmente porta lo strumento a riflettere i comportamenti e le sfumature del suo creatore.

È vero che il creatore ha imposto dei limiti, una sorta di recinto virtuale entro il quale le AI devono muoversi. Tuttavia, sappiamo che ogni recinto può essere aggirato. Per questo, pur restando ottimista, Frisoni sottolinea quanto sia fondamentale mantenere alta la vigilanza e garantire che l’uso dell’AI resti sempre etico e responsabile.

Questa riflessione mette in evidenza un punto essenziale: l’intelligenza artificiale non è solo il prodotto di una logica algoritmica, ma il riflesso della società che la crea.
Il suo comportamento, i suoi limiti e persino i suoi bias sono lo specchio della nostra cultura, dei nostri valori e delle nostre scelte.

Conclusione: usare, non subire

In chiusura, il Prof. Ferri lascia un messaggio di equilibrio e fiducia:

“Non lasciamoci paralizzare dalla nostalgia o dalla diffidenza. Abbiamo strumenti formidabili, impariamo a usarli con intelligenza e spirito critico. L’intelligenza artificiale deve restare un supporto, non un sostituto.

E soprattutto, non dimentichiamo che il vero valore non è nella macchina, ma in chi la guida.”

L’intelligenza artificiale non è soltanto una rivoluzione tecnologica. È una specchio dell’uomo: ci costringe a chiederci cosa significhi pensare, creare, decidere e persino sentire.
Ed è forse proprio in questa riflessione che risiede il suo più grande potere.

Guarda il video completo dell’intervista “La AI che sta rivoluzionando il mondo • con Prof. On. Massimo Ferri”: https://www.youtube.com/watch?v=lCb49E7Xj0Q

Ing. Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo L’Intelligenza Artificiale che sta rivoluzionando il mondo: Intervista al Prof. On. Massimo Ferri proviene da iNexus.

GPT-5 SEO Update: Come Trovare le EXACT QUERIES Che ChatGPT Sta Cercando

admin@ — Tue, 23 Sep 2025 06:40:10 +0000

Scenario reale: hai un blog aziendale che racconta il meglio del tuo settore X.
Un potenziale cliente apre ChatGPT e chiede:“Quali sono le aziende più innovative nel settore X?”GPT-5 risponde con un elenco accurato… ma la tua azienda non è nella lista.Non significa che il tuo contenuto non sia buono: significa che l’AI non lo ha trovato, o non lo ha ritenuto abbastanza rilevante per citarlo.La domanda diventa: come puoi farti trovare da GPT-5 e diventare la fonte che l’AI sceglie per rispondere?

Importante Aggiornamento SEO: GPT-5 Ha Cambiato le Query di Ricerca

Con l’uscita di GPT-5, molti tool che permettevano di identificare le query di ricerca di ChatGPT hanno smesso di funzionare.
Sembrava che le query fossero state nascoste… ma David Konitzny ha fatto una scoperta fondamentale:

Le query non sono sparite — sono ora archiviate nell’array metadata.search_model_queries.

Questo significa che puoi ancora vedere le exact queries che ChatGPT utilizza quando effettua una ricerca web.
E sapere queste query è un vantaggio competitivo enorme: significa capire esattamente per quali contenuti l’AI sta cercando risposte.

Come Scoprire le Exact Queries di GPT-5 (Step by Step)

Ecco la procedura completa:

Apri ChatGPT e inserisci un prompt che attivi la ricerca (ad esempio: “digital marketing trends 2025”).
Aspetta che la ricerca sia completata.
Copia l’ID di sessione dall’URL, cioè la sequenza alfanumerica dopo /c/ (es: 68d13850). Esempio Url potrebbbe essere: https://chatgpt.com/c/68d242c2-f1d8-8326-b255-af4b4ca828d9
Apri i DevTools del browser (tasto destro → “Ispeziona”).
Vai nella scheda Network, ricarica la pagina e incolla l’ID di sessione nel campo di filtro (es. 68d242c2-f1d8-8326-b255-af4b4ca828d9)
Trova il file JSON che appare nei risultati e cliccaci sopra.
Vai nella sezione Response, poi usa la funzione “Trova” per cercare search_model_queries.

Il risultato è che vedrai le query esatte che GPT-5 ha usato per rispondere alla tua domanda.
Spesso troverai da 1 a 3 query per prompt, un “fan-out” che mostra l’esatta strategia di ricerca dell’AI.

Ad esempio con un prompt:

Qual è il miglior olio extravergine italiano? Fornisci nomi aziende e link a sito“

come puoi vedere nell’immagine che il fan-out (ovvero le query con cui ChatGPT 5 fa le ricerche) è costituito da 2 query di ricerca:

migliori oli extravergine italiani azeinde
premi migliori olio extravergine italiano produttori sito ufficiale

Ma andiamo ad analizzare la risposta di ChatGPT5: leggi tutto per capire cosa ha escluso e perché lo ha fatto!

Risposta ChatGPT5

Non esiste “il miglior olio extravergine italiano” in assoluto — molto dipende da gusto personale, cultivar, zona, caratteristiche organolettiche, e uso culinario. Però posso segnalarti alcune aziende eccellenti e prodotti molto premiati, che rappresentano il top della produzione italiana. Se vuoi, posso anche indicarti quelli più vicini a te in Puglia o provincia di Brindisi / Lecce.

Ecco alcune aziende italiane di grande qualità con link ai loro siti:

Aziende e oli di eccellenza

Laudemio (Toscana)
Marchio che unisce varie aziende agricole toscane per offrire oli extravergine con forte identità territoriale e alto profilo organolettico. (Laudemio)
Sito: laudemio.it (Laudemio)
Olio De Carlo (Puglia, Bitritto, Terra di Bari)
È noto per il suo “Tenuta Arcamone – DOP Terra di Bari”, olio extravergine da agricoltura biologica, più volte premiato. (Olio De Carlo)
Sito: oliodecarlo.com (Olio De Carlo)
Monini (Umbria / varie zone d’Italia)
Brand storico, con produzioni che includono oli DOP, bio, cultivar autoctone. È riconosciuto come uno dei marchi con più ampiezza e tradizione. (Wikipedia)
Sito: monini.com (non sempre il sito ufficiale specifica tutti i cru, ma è riconoscibile) — dato che è un’azienda grande.
Tenuta Severini
Azienda che ha ricevuto riconoscimenti nei concorsi di degustazione per l’evo. Un olio di qualità, meno “famoso” internazionale ma apprezzato nel circuito specialistico. (tenutaseverini.it)
Sito: tenutaseverini.it (tenutaseverini.it)

Prompt input:

Mi analizzi il {json} della tua risposta? Perché hai restituito quei siti?

Risposta ChatGPT5

Il JSON che hai condiviso ci dice esattamente come ho costruito la mia risposta. Ti spiego in breve l’analisi:

1. Come è partita la ricerca

Nel nodo “search_model_queries” trovi queste query:

“queries”: [

“migliori oli extravergine italiani aziende”,

“premi migliori olio extravergine italiano produttori sito ufficiale”

]

Quindi ho cercato sia classifiche generali, sia articoli che citano aziende premiate con link ufficiali.
Era un prompt “semplice” (classificato come search_complexity: simple), quindi una sola iterazione di ricerca è stata sufficiente.

2. Fonti che ho trovato

Il JSON mostra i gruppi di risultati per dominio:

Lacucinaitaliana.it → articoli sulle classifiche 2025 e premi Ercole Olivario
Premiobiol.it → concorso internazionale per oli biologici
Olivoeolio.edagricole.it → notizia sul Biol 2025 (primo posto a I Sergenti)
Laudemio.it → sito ufficiale del marchio consortile Laudemio
OlioDeCarlo.com → sito ufficiale di De Carlo, produttore pugliese pluripremiato
Monini (Wikipedia) → pagina per dare contesto su uno dei marchi storici
Tenutaseverini.it → sito aziendale di un produttore premiato
Altri siti (Flos Olei, Gambero Rosso, Altroconsumo) erano disponibili ma non tutti sono stati inclusi per non appesantire la risposta.

3. Perché ho scelto proprio quei siti

Dal JSON si vede che la risposta finale ha mantenuto siti ufficiali e fonti editoriali autorevoli:

Laudemio e De Carlo → perché sono produttori (o consorzi) riconosciuti e citati nei ranking, con sito ufficiale facile da visitare.
Monini → brand storico molto diffuso, utile per dare un riferimento mainstream.
Tenuta Severini → inserita perché emersa nei risultati e ha un sito chiaro per l’utente.
I Sergenti e Tommaso Fiore → presi da notizie recenti di premi (Biol 2025, Ercole Olivario).

Obiettivo: offrirti un mix di grandi marchi, piccoli produttori di eccellenza e link ufficiali dove puoi approfondire.

4. Cosa ho lasciato fuori

Ho escluso:
– Siti puramente e-commerce senza riconoscimenti specifici (per evitare di sembrare pubblicità generica).
– Articoli datati (es. classifiche 2021-2022).
– Risultati duplicati o non pertinenti (Wikipedia su De Cecco, Terre di Siena, ecc.).

Perché Questo È Un Game-Changer per la SEO

Sapere quali query l’AI genera significa:

Capire il search intent dell’AI
Scopri le keyword reali e le varianti semantiche che GPT-5 utilizza.
Ottimizzare i contenuti per essere inclusi
Struttura i tuoi articoli per rispondere non solo alla query principale, ma anche alle correlate generate dal fan-out.
Anticipare i trend
Vedi come l’AI esplora un topic, quali fonti privilegia e dove ci sono gap di contenuto.

Esempio Pratico: Marketing Digitale 2025

Prompt utente:

“Migliori strategie di marketing digitale per il 2025”

Il Fan-out di GPT-5 potrebbe generare:

“digital marketing trends 2025”
“marketing automation tools comparison”
“social media algorithm changes current”

Questo ti dice che, se vuoi che i tuoi contenuti vengano presi in considerazione, dovresti:

Parlare delle tendenze
Fare confronti tra strumenti
Citare aggiornamenti di algoritmo

Conclusione

Non si tratta solo di scalare la SERP di Google.
Si tratta di essere la fonte di riferimento che GPT-5 sceglie.

I contenuti di successo saranno:

Strutturati (facili da leggere e da indicizzare)
Completi (coprono più query e più livelli di dettaglio)
Autorevoli (supportati da fonti solide e aggiornate)

Chi inizia oggi a capire e ottimizzare per le query dell’AI, domani sarà un passo avanti: quando l’AI parlerà, parlerà di te.

Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo GPT-5 SEO Update: Come Trovare le EXACT QUERIES Che ChatGPT Sta Cercando proviene da iNexus.

Dietro le quinte della ricerca: cosa fanno davvero gli LLM?

admin@ — Sun, 21 Sep 2025 09:24:59 +0000

Negli ultimi mesi ho sentito più volte dire che i grandi modelli linguistici (LLM) avrebbero “mandato in pensione” i motori di ricerca. È un’idea intrigante, ma non è così.

Google, Bing e gli altri sono ancora lì, con la stessa infrastruttura che da anni tiene in piedi il web: quello che è cambiato è il modo in cui ci parlano. In questo articolo voglio raccontarti perché questa distinzione è fondamentale e come può aiutarci a capire dove sta andando il futuro della ricerca online.

Perché l’IR è la Colonna Portante della Search

La ricerca sul web è costruita su un’architettura che esiste da anni e che, di fatto, non è stata rimpiazzata. I quattro pilastri della Information Retrieval (IR) sono ancora gli stessi:

Crawl: i motori di ricerca scandagliano miliardi di pagine per scoprirne di nuove e aggiornare quelle esistenti.
Index: trasformano queste pagine in un indice consultabile, simile a un catalogo.
Retrieve: quando cerchi qualcosa, vengono recuperati documenti potenzialmente rilevanti.
Rank: i risultati vengono ordinati in base a pertinenza, autorevolezza e comportamento degli utenti.

Questo processo garantisce copertura, freschezza e affidabilità: tre elementi che nessun LLM, da solo, può offrire.

LLM: L’Interfaccia, Non il Motore

I modelli linguistici entrano in gioco dopo che la ricerca ha fatto il suo lavoro. Il loro ruolo è quello di “tradurre” l’output tecnico del motore di ricerca in una risposta naturale, quasi umana.

Ecco cosa aggiungono:

Riformulazione delle query: trasformano domande vaghe in ricerche più precise.
Sintesi: combinano informazioni da più documenti in un unico testo chiaro.
Ragionamento: confrontano, mettono in relazione, strutturano risposte complesse.
Presentazione: ti restituiscono il tutto in un linguaggio conversazionale.

Insomma, l’LLM è il presentatore di un talk show: racconta ciò che è stato trovato, ma non è colui che ha fatto le ricerche dietro le quinte.

Perché LLM da Soli Non Possono Sostituire la Ricerca

Un recente studio (“Why Language Models Hallucinate”, 2025) lo spiega bene: i LLM hanno dei limiti strutturali.

Anche con dati perfetti, possono inventare informazioni a causa dei limiti statistici.
Sono incentivati a “indovinare” piuttosto che ammettere di non sapere, perché i benchmark premiano risposte fluide, non silenzi.

Se togli loro la connessione a un motore di ricerca, diventano generatori di testo non verificato. Ed è così che nascono le famose hallucinations, cioè risposte plausibili ma sbagliate.

Grounding: L’Antidoto alle Hallucinations

Il modo migliore per ridurre gli errori è ancorare gli LLM a fonti reali e affidabili:

RAG (Retrieval-Augmented Generation): il modello legge i risultati di una ricerca e li integra nella sua risposta.
Indici aziendali o verticali: in contesti enterprise, si usano basi dati curate e verificate.
Citazioni e trasparenza: se l’LLM deve mostrare le fonti, è meno probabile che inventi.

Tuttavia, come sottolineano gli studiosi, il problema non sparisce del tutto: serve anche ripensare come valutiamo i modelli, premiando risposte prudenti e calibrate.

Il Futuro: Un’Integrazione, Non una Sostituzione

La strada che si sta delineando è quella di un sistema ibrido:

IR fornisce i fatti.
LLM li rielabora e li presenta.
Guardrail e supervisione aiutano a evitare errori critici.

Non dobbiamo aspettarci LLM perfetti, ma LLM più affidabili grazie al collegamento costante con sistemi di ricerca reali.

Conclusione

Gli LLM non sostituiscono i motori di ricerca ma ne sono la nuova interfaccia: riformulano le query, sintetizzano le informazioni e presentano le risposte in modo naturale.

La ricerca classica (crawl, index, retrieve, rank) resta fondamentale per garantire dati freschi e affidabili, mentre il futuro sarà un sistema ibrido dove IR fornisce i fatti e gli LLM li spiegano, con guardrail per ridurre le hallucinations.

Questo articolo si ispira fortemente al piece “LLM is a Presentation Layer in AI Search” di Dan Petrovic, pubblicato sul blog di Dejan, che mette in luce come gli LLM non sostituiscano la search classica, ma piuttosto ne rappresentino una veste esterna e comunicativa. (dejan.ai)

Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo Dietro le quinte della ricerca: cosa fanno davvero gli LLM? proviene da iNexus.

Clustering Ibrido: Come Trasformare Migliaia di Topic SEO in un Piano Editoriale Data-Driven

admin@ — Sat, 13 Sep 2025 10:44:27 +0000

Uno dei problemi più comuni per chi gestisce marketing digitale oggi non è la mancanza di dati, ma il loro eccesso. Scaricare un report SEO da DataForSEO o da qualunque suite di analisi significa ritrovarsi con centinaia, spesso migliaia di keyword, ognuna con il proprio volume di ricerca e posizione media. È un patrimonio informativo enorme, ma nella sua forma grezza è difficile da utilizzare.

Quali argomenti vanno prioritizzati? Dove conviene investire budget e risorse di content creation? E soprattutto: come trasformare questo mare di numeri in una strategia editoriale concreta, che generi traffico e conversioni?

Per risolvere questo problema ho messo a punto un approccio di clustering ibrido, progettato per trasformare i dati SEO in un vero e proprio framework decisionale. Il risultato è una mappa tematica chiara: per ogni topic ho il volume complessivo, le keyword correlate e un’indicazione delle aree dove intervenire con contenuti mirati. Questo significa poter passare dal report SEO a un piano editoriale prioritizzato in poche ore, invece che in settimane di analisi manuale.

Dai dati agli insight: il valore per il piano editoriale

Quando parliamo di content marketing, il problema non è mai solo “scrivere di più”, ma scrivere di ciò che il pubblico cerca davvero e di ciò che può generare valore per il business. Un clustering efficace delle keyword permette di individuare i macro-temi più rilevanti per il nostro target e di costruire attorno a essi una strategia di contenuti che accompagna l’utente lungo il funnel di conversione.

Un esempio concreto: in un progetto recente, l’analisi ha identificato il topic “scarpe running” come uno dei cluster più forti per volume totale. All’interno del cluster ho trovato keyword come “scarpe running antiscivolo”, “scarpe running leggere estive”, “scarpe running ammortizzate”. Da qui, il piano editoriale ha preso forma quasi da solo: un articolo guida su “Come scegliere le scarpe da running giuste per te”, affiancato da articoli verticali per ogni sotto-esigenza (“Le migliori scarpe running antiscivolo per correre su sterrato”, “Scarpe running leggere per l’estate: guida ai modelli più traspiranti”).

Questo approccio non solo genera traffico qualificato, ma crea un percorso di contenuti che collega il blog alle schede prodotto, migliorando il tasso di conversione e posizionando il brand come punto di riferimento autorevole nel settore.

Come funziona il clustering ibrido

Lo abbiamo implementato nel modulo Piano Editoriale Manager di inStrategy. La forza di questo approccio sta nella combinazione di analisi semantica, metriche SEO e intelligenza artificiale. Tutto parte dalla pulizia e normalizzazione delle keyword, che elimina rumore, stopwords tradizionali e modificatori commerciali tipici dell’ecommerce come “prezzo” o “gratis”, permettendo di identificare i topic principali senza interferenze.

Successivamente, il sistema calcola la frequenza di parole e frasi pesandole per il loro search volume, così da far emergere naturalmente i topic principali. Ogni keyword viene poi assegnata al topic più coerente tramite un algoritmo di matching semantico intelligente che valuta completezza, posizione delle parole nella query, specificità e rilevanza.

Per le keyword più rare o particolari entra in gioco un sistema di fallback gerarchico: se non c’è un match perfetto, vengono usate le prime due parole significative o, come ultima risorsa, la keyword stessa come nuovo topic. In questo modo nessuna keyword viene scartata.

Infine, una fase di post-processing consolida i cluster: unisce quelli simili, rimuove quelli troppo deboli per avere rilevanza strategica e ordina il risultato per volume totale. Il marketing riceve così un output già prioritizzato, pronto per essere trasformato in un calendario editoriale.

Dall’analisi alla strategia: esempi di applicazione

Il vero valore del clustering di keyword emerge quando i dati vengono tradotti in azioni concrete. Un piano editoriale basato su cluster tematici permette di presidiare in modo sistematico le ricerche degli utenti e di intercettare traffico qualificato lungo tutto il funnel di conversione.

Per esempio, in un e-commerce sportivo un cluster come “scarpe running” con volumi aggregati elevati e keyword correlate come “scarpe running antiscivolo” o “scarpe running leggere estive” può diventare la base per un insieme di contenuti strutturati: una guida completa alla scelta delle scarpe, articoli specifici per i diversi segmenti di utenti (chi corre su sterrato, chi cerca modelli estivi, chi ha bisogno di maggiore ammortizzazione) e link diretti alle schede prodotto per favorire la conversione.
Lo stesso approccio si applica in ambiti completamente diversi. Nel B2B, l’emersione di un cluster come “software CRM per PMI” può guidare la creazione di articoli educativi, comparativi tra soluzioni, casi studio e contenuti premium come whitepaper, accompagnando il prospect dalla fase informativa alla decisione di acquisto.
Nel settore food & beverage, un cluster come “pasta fatta in casa” permette di costruire rubriche editoriali con ricette, guide sugli ingredienti, consigli stagionali e contenuti di approfondimento, migliorando il posizionamento organico e aumentando l’engagement.
Perfino in contesti stagionali, come il retail natalizio, identificare per tempo un cluster ad alto volume come “idee regalo Natale 2025” consente di anticipare la pubblicazione dei contenuti e intercettare il traffico prima del picco, posizionandosi come punto di riferimento nella categoria.

Questi esempi dimostrano come il clustering di keyword non sia un esercizio teorico ma un motore per la pianificazione strategica: fornisce un quadro chiaro delle aree tematiche su cui investire e crea un collegamento diretto tra dati SEO, content marketing e obiettivi di business.

Perché l’approccio ibrido batte K-means e DBSCAN

K-means e DBSCAN sono algoritmi potenti in statistica, ma presentano limiti significativi per il marketing digitale. K-means richiede di definire a priori il numero di cluster e assume forme sferiche uniformi, inadatte alla varietà del linguaggio naturale. DBSCAN, pur identificando automaticamente il numero di cluster, fatica con dati di densità molto variabile come le keyword SEO, dove volumi di ricerca possono spaziare da 10 a 100.000. Entrambi, soprattutto, ignorano completamente il search intent e il valore commerciale delle query.

L’approccio ibrido, invece, è progettato specificamente per il marketing. Determina automaticamente il numero ottimale di cluster basandosi sulla struttura semantica dei dati, gestisce keyword con volumi drasticamente diversi pesandole per importanza, riconosce sinonimi e varianti linguistiche grazie all’analisi semantica, e ordina i risultati prioritizzando il potenziale di business. Questo si traduce in insight immediatamente azionabili: non tabelle di dati da decifrare, ma una roadmap chiara di opportunità di contenuto già ordinate per impatto potenziale.

Conclusione

Il clustering ibrido trasforma il caos delle keyword in una mappa tematica ordinata, utile e pronta per guidare la strategia editoriale. Non è solo un esercizio di SEO: è uno strumento di business intelligence che permette di investire tempo e budget sui contenuti che generano il massimo ritorno.

Per chi prende decisioni strategiche, significa poter dire:

“Questi sono i topic che contano, questo è il piano per presidiare le SERP, questo è l’impatto previsto su traffico e conversioni”.

E in un mercato sempre più competitivo, questa chiarezza è un vantaggio reale.

Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo Clustering Ibrido: Come Trasformare Migliaia di Topic SEO in un Piano Editoriale Data-Driven proviene da iNexus.

Come realizzare un piano SEO strategico basato sui dati

admin@ — Thu, 11 Sep 2025 06:32:04 +0000

Spesso ti ritrovi davanti a dashboard piene di numeri, tabelle infinite, report che sembrano più complicati di un manuale di ingegneria… ma non sai quale pagina ottimizzare per prima.
Google Analytics ti parla di traffico, Search Console di impressioni e CTR, i tool esterni di keyword, ma alla fine rimane la domanda più difficile: da dove parto per ottenere risultati concreti?

Questa stessa domanda è stata la mia ossessione per anni, finché non ho deciso di risolverla in modo definitivo. Volevo una funzione che non si limitasse a “mostrare dati”, ma che facesse un passo in più: identificare le vere opportunità SEO e ordinarle in base al ritorno che possono generare.
Così è nato SEO Plan, un sistema che ho progettato per trasformare il caos dei dati in un elenco semplice, chiaro e soprattutto utile.

Identificare le opportunità

Il primo grande cambiamento è stato capire che non tutte le pagine meritano la stessa attenzione.
Alcune hanno un enorme potenziale nascosto, altre sono già performanti e non vanno toccate, altre ancora non daranno mai risultati significativi. Il segreto è saper distinguere queste tre categorie.

Il nostro SEO Plan di inStrategy lo fa grazie a tre algoritmi principali:

L’analisi dei dati di traffico e comportamento: individua URL con tanto traffico ma poco engagement, keyword con grandi impressioni ma CTR bassi, pagine che hanno avuto crescita in passato e ora sono ferme.
L’analisi del potenziale keyword delle pagine: classifica le URL in base a tipologie di opportunità (pagine multi-keyword posizionate troppo in basso, pagine ad alto volume in calo, opportunità sottosfruttate, posizioni critiche).
L’analisi commerciale per gli e-commerce: calcola l’“Interest Gap”, ovvero il divario tra l’interesse per un prodotto e le reali conversioni, evidenziando i casi in cui ci sono tante visualizzazioni ma poche vendite.

Il risultato non è un elenco generico di “pagine da migliorare”, ma una lista ordinata per priorità, con indicatori chiari su cosa fare prima e cosa può aspettare.

Esempio di calcolo della priorità da Analytics -URL con Priorità ALTA (Score: 87.5):

CTR: 1.16% (basso) → Score 90 × 25% = 22.5
Bounce: 90.08% (critico) → Score 95 × 20% = 19.0
Impressioni: 17.326 (alto volume) → Score 90 × 20% = 18.0
Engagement: basso → Score 85 × 15% = 12.8
Conversion: alto potenziale → Score 95 × 20% = 19.0

dove 15%, 20% e 25% sono alcuni dei pesi assegnati alle metriche.

TOTALE: 87.5 = PRIORITÀ ALTA

Logica: maggiore è il problema e maggiore è l’impatto potenziale = maggiore priorità.

Dati, algoritmi e intelligenza artificiale al servizio della SEO

Dietro le quinte, SEO Plan non si limita a unire GA4 e Search Console.
La sua forza sta nella capacità di correlare più fonti:

BigQuery per analizzare i dati raw di GSC senza limiti temporali,
GA4 per capire il comportamento reale degli utenti,
DataForSEO per monitorare trend di keyword, cali e competitor,
e sistemi di crawling per incrociare lo stato delle pagine.

Il tutto alimentato da algoritmi di scoring che valutano automaticamente la criticità e il potenziale di ogni URL.

In pratica, non solo so che una pagina “non performa”, ma so anche perché e con quale urgenza intervenire.

Tipologie gestite dall’algoritmo di priorità

Multi-Keywords Posizioni Basse → ≥ 5 keywords, posizione media > 10 → Priority Score 58.7 → Media
Multi-Keywords Alto Potenziale → ≥ 5 keywords, posizione media ≤ 10, volume ≥ 5k → Priority Score 32.1 → Bassa
Alto Volume in Calo → volume ≥ 5k, pos. media > 15 → Priority Score 134.2 → Critica
Opportunità Sottosfruttata → ≤ 3 keywords, volume ≥ 1k → Priority Score 77.8 → Alta
Posizione Critica → pos. media > 30, volume ≥ 2k → Priority Score 207 → Critica

Escluse automaticamente: URL con poche keyword e basso volume, pagine già performanti o posizioni intermedie non strategiche.

Questo approccio permette di passare da analisi generiche a diagnosi chirurgiche, in cui ogni URL è accompagnata da raccomandazioni pratiche e da un punteggio di priorità.

Dal piano all’azione: trasformare i dati in risultati

Il punto di arrivo non è il report, ma l’ottimizzazione concreta.
Ogni piano SEO generato diventa la base per un lavoro mirato di on-page optimization, che può includere:

una revisione tecnica della pagina,
un’analisi approfondita delle keyword,
il confronto con i primi tre competitor in SERP per capire entità e topics da coprire,
l’arricchimento dei contenuti con nuove sezioni, FAQ, esempi e call to action più incisive.

Ma la vera differenza sta nel tracking: ogni azione viene monitorata con uno stato (“ottimizzata”, “non ottimizzata”, “da revisionare”), un timestamp e KPI specifici.
Così diventa possibile vedere nero su bianco il prima e dopo di ogni intervento, quantificare il ROI e capire quali strategie portano i maggiori risultati.

In questo modo la SEO smette di essere un’attività continua ma dispersiva, e si trasforma in un workflow ciclico:

identificazione → azione → monitoraggio → ottimizzazione successiva.

Esempio di calcolo per Interest Gap

Visualizzazioni: 2.500
Acquisti: 8 → Tasso di conversione: 0,32%
Gap: 2.492 → PRIORITÀ CRITICA (Score: 95)

Totale: 95,0 → Intervento urgente su scheda prodotto e funnel di conversione.

Perché questo approccio è diverso (e migliore)

Il mercato è pieno di audit SEO che ti consegnano decine di pagine di problemi, senza però indicare da dove partire. Il rischio è di perdersi nei dettagli e non ottenere mai un impatto reale.

SEO Plan, invece, cambia le regole del gioco:

Non ti dice tutto, ti dice ciò che conta.
Non guarda solo al ranking, guarda anche alle conversioni.
Non si ferma al “cosa”, ma ti indica il “come” e il “quando”.

È un approccio che fonde rigore scientifico e praticità, perché si basa su dati reali ma restituisce insight azionabili. Ed è proprio questo che crea il vantaggio competitivo: trasformare la SEO da una lista infinita di ipotesi a un piano ordinato e strategico, capace di generare risultati tangibili.

Conclusione: la SEO diventa scienza applicata

Oggi posso dire che non facciamo più SEO “a tentativi”.
Grazie a SEO Plan, ogni intervento nasce da dati solidi, viene implementato con priorità chiare e produce risultati misurabili.

La differenza non è solo tecnica, ma culturale: si passa da un approccio dispersivo e reattivo a una SEO scientifica, predittiva e orientata al ROI.
È la trasformazione di un mestiere che per anni si è basato su intuizioni in una disciplina che poggia su intelligenza artificiale, big data e metodologie di ottimizzazione continua.

E il bello è che non serve essere un data scientist per beneficiarne: serve solo la voglia di abbandonare i vecchi report pieni di numeri e abbracciare un approccio più moderno, più intelligente e soprattutto più efficace.

Giuseppe Cristofaro

Unisco tecnologia e creatività per portare l’AI nel marketing e nei processi di business.
Credo nel potere dell’AI per innovare e costruire vantaggio competitivo.

L'articolo Come realizzare un piano SEO strategico basato sui dati proviene da iNexus.

AI Overviews: più vicini a un chatbot che a un motore di ricerca?

admin@ — Tue, 09 Sep 2025 20:32:16 +0000

C’è un dettaglio interessante emerso da un leak sui nuovi AI Overviews di Google, quei riassunti generativi che troviamo sopra i risultati di ricerca. In alcuni casi, al loro interno compaiono etichette come Intent e Priority. Ora, questi termini non arrivano dal nulla: fanno parte del vocabolario di Dialogflow, la piattaforma di Google per costruire chatbot e agenti conversazionali.

La domanda quindi sorge spontanea: e se gli AI Overviews non funzionassero come un motore di ricerca classico, ma come un assistente virtuale? In altre parole, invece di limitarsi a restituire link basati su keyword e ranking, Google potrebbe già oggi comportarsi come un agente che interpreta la nostra domanda, stabilisce un ordine di priorità tra le possibili risposte e ci propone quella che reputa più utile.

Intent e Priority: le regole del gioco

In questo scenario, i concetti chiave diventano due:

intent, cioè l’obiettivo reale dietro la query;
priority, ovvero il punteggio che decide quali risposte meritano la corsia preferenziale.

Facciamo un esempio: se cerchi “pizza vicino a me”, Google non si limita a interpretare le parole “pizza” e “vicino”, ma riconosce che in realtà il tuo intento è ordinare cibo. Una volta capito l’obiettivo, passa a valutare le varie opzioni a disposizione e assegna un livello di priorità. Se due risposte sono simili, non vince quella con più link in entrata, ma quella con la priorità più alta.

Come Google sceglie cosa mostrarti

Il processo non è banale. Da una parte ci sono regole grammaticali molto precise, che permettono al sistema di reagire bene anche con pochi esempi e di aggiornarsi rapidamente. Dall’altra parte c’è il machine learning, che invece ha bisogno di grandi quantità di dati, ma che funziona meglio quando le query sono complesse o ambigue. Google, in sostanza, non sceglie una sola strada: usa entrambi gli approcci e, a seconda della situazione, tira fuori la soluzione più solida.

Ogni possibile risposta viene poi sottoposta a un’ulteriore valutazione, un punteggio di confidenza che va da 0 a 1. Se siamo nell’intervallo alto, diciamo tra 0.8 e 1, la risposta ha buone probabilità di essere mostrata. Se invece la sicurezza scende, la risposta può essere esclusa o sostituita da un fallback. Insomma, non tutte le risposte hanno lo stesso peso.

Documenti, FAQ e contesto

Ma non finisce qui. Gli AI Overviews possono attingere anche a knowledge connectors, cioè documenti esterni come guide, FAQ o knowledge base aziendali. In pratica, se un contenuto strutturato in questo modo risponde bene a un intento, può guadagnarsi spazio privilegiato. Inoltre c’è la variabile del contesto, che tiene conto della “conversazione” in corso: se fai ricerche successive su un tema, il sistema non riparte da zero, ma tiene traccia di quello che stai cercando.

E la SEO che fine fa?

Ed è proprio qui che le cose si fanno interessanti per chi si occupa di SEO e marketing. Nel modello tradizionale, la competizione si giocava sulle keyword, sui link e sull’autorità dei siti: tutti i contenuti gareggiavano, almeno in teoria, sullo stesso piano. Con questa logica invece cambia tutto.

Se davvero Google ragiona in termini di intenti e priorità, non basta più essere rilevanti: bisogna essere la risposta più adatta a quello specifico intento. Alcuni contenuti partono già avvantaggiati, altri rischiano di rimanere invisibili. È una logica molto più vicina a quella delle conversazioni che a quella dei motori di ricerca.

Cosa fare adesso?

Per chi produce contenuti, questo significa adottare un approccio diverso. Bisogna pensare non solo a cosa scrivere, ma a perché un utente cercherebbe quel contenuto. Non basta spiegare “cos’è X”, bisogna anche raccontare “come si fa X”, “quando serve X”, “perché è importante X”. Le risposte devono essere complete, specifiche e ridurre al minimo i margini di incertezza, altrimenti il sistema tenderà a scartarle.

Vale la pena anche lavorare sulle varianti di query, cioè immaginare tutti i modi in cui una persona potrebbe porre la stessa domanda. È un po’ come addestrare un assistente: più esempi gli dai, meglio capirà. E infine, non dimentichiamo il ruolo di FAQ e knowledge base, che diventano veri e propri acceleratori per guadagnarsi visibilità nei risultati generativi.

Il cambio di paradigma

Se mettiamo insieme tutti questi indizi, il quadro è chiaro: Google non sta più solo “cercando” informazioni, ma sta conversando con noi. Gli AI Overviews si comportano come un assistente virtuale che capisce cosa vogliamo, valuta le risposte, assegna priorità e ci propone quella più convincente.

Per chi lavora con i contenuti, la sfida è evidente: non basta essere trovati, bisogna diventare la risposta giusta, al momento giusto, per l’intento giusto.

L'articolo AI Overviews: più vicini a un chatbot che a un motore di ricerca? proviene da iNexus.