Contenuti che i modelli di intelligenza artificiale possono vedere

I modelli linguistici - come ChatGPT, Gemini, Copilot o Perplexity - stanno diventando il nuovo livello di ricerca. I modelli linguistici (LLM), come ChatGPT, Gemini, Copilot o Perplexity, stanno diventando il nuovo livello di ricerca. Sempre più spesso sono loro a suggerire agli utenti dove acquistare un determinato prodotto, ad esempio "quali scarpe da corsa di montagna scegliere" o "quale crema va bene per la pelle sensibile". Se gestite un e-commerce, i contenuti dei vostri prodotti non sono più visibili solo a Google, ma iniziano a essere "letti" e interpretati anche da LLM e sistemi di ricerca AI per l'e-commerce.

In questo articolo imparerete:

• come i modelli AI "vedono" il vostro negozio e da dove prendono i dati,
• quali caratteristiche delle descrizioni dei prodotti, delle FAQ e dei contenuti di vendita li aiutano a raccomandarvi
• come ristrutturare in modo pratico i contenuti per renderli adatti alle persone e ai modelli linguistici
• come la piattaforma Semly aiuta a creare sistematicamente contenuti che i docenti universitari vedono e citano

Come si fa a creare contenuti che i modelli di intelligenza artificiale possono vedere?

Come fanno i laureati in LLM a ottenere informazioni sul vostro negozio?

I modelli linguistici non sanno automaticamente che il vostro negozio esiste. Utilizzano diverse fonti:

• Web crawl e AI-bot - simili a Googlebot, bot speciali (ad esempio OAI-SearchBot) scansionano le pagine, recuperando contenuti HTML, titoli, elenchi, tabelle, così come dati strutturati schema.org
• Indici dei motori di ricerca - molti LLM si basano su indici e risultati di ricerca esistenti di Google/Bing, che poi elaborano in una risposta generativa
• Feed di prodotto e API: negli ambienti di mercato o negli assistenti allo shopping dedicati, i prodotti vengono forniti direttamente tramite file di prodotto o API
• Sistemi RAG (retrieval-augmented generation) - gli assistenti agli acquisti costruiscono un indice locale dei contenuti del vostro negozio (categorie, schede prodotto, FAQ, blog) e da questo recuperano gli snippet per le risposte

Su questa base, costruiscono un "modello semplice" del vostro negozio: a cosa siete associati, in cosa siete specializzati e come rispondete a specifiche esigenze degli utenti.

Cosa "legge" esattamente l'intelligenza artificiale sul vostro sito web?

Per il LLM, le questioni chiave sono:

• Contenuto visibile in HTML: titoli (H1-H3), paragrafi, elenchi puntati, tabelle, testo accanto ai pulsanti
• Dati strutturati (schema.org) - Prodotto, Offerta, Recensione, Pagina delle FAQ, Articolo sono "scorciatoie" per i fatti più importanti sui prodotti, le offerte, le opinioni e i contenuti educativi
• Meta dati ed elementi di navigazione: titoli delle pagine, descrizioni, briciole di pane, nomi di categorie
• Feedback e Q&A - le recensioni testuali, le domande e le risposte dei clienti sono un importante segnale di fiducia e una base per costruire argomentazioni nelle raccomandazioni

Queste informazioni vengono poi trasformate in vettori (embeddings) e memorizzati in indici vettoriali, dai quali il LLM seleziona i frammenti più adatti per una determinata interrogazione.

Che tipo di contenuti aiutano gli studenti di LLM a consigliare solo il vostro negozio?

1. Chiaro allineamento con l'intento di acquisto

LLM deve capire, per chi è il prodotto e per quale applicazione. Quanto più specificamente si descrivono gli scenari d'uso, tanto più è facile per il modello far corrispondere la vostra offerta alla domanda dell'utente.

Invece di:

Scommetti su:

Per LLM, la seconda versione invia un messaggio chiaro: "questo è un prodotto per i trail runner che percorrono lunghe distanze su terreni difficili".

2. Completezza delle informazioni sul prodotto

I modelli linguistici sono interessati a raccomandare prodotti sui quali possono dire qualcosa di specifico e vero. Hanno quindi bisogno di una serie completa di dati:

• parametri: dimensioni, peso, composizione, capacità, potenza, materiale
• varianti: colori, dimensioni, versioni
• contesto d'uso: per chi, in quali condizioni, con che cosa può essere combinato
• logistica: tempi di consegna, politica di restituzione, disponibilità

Se questi dati appaiono solo in grafici, PDF o sono sparsi, è meno probabile che l'LLM li interpreti correttamente.

3. Struttura del contenuto adatta al "parsing" da parte dell'IA

Più la struttura è chiara, più è facile per il modello estrarre il passaggio giusto e citarlo nella risposta:

• titoli H2/H3 con nomi chiari delle sezioni ("A chi è destinato questo prodotto", "Vantaggi principali", "Specifiche tecniche")
• elenchi puntati con caratteristiche e vantaggi
• paragrafi brevi, senza muri di testo
• tabelle di confronto dei parametri chiave

4. I dati strutturati come forte segnale fattuale

Per la SEO tradizionale, schema.org è la strada da seguire per i rich snippet. Per il LLM, è addirittura il linguaggio dei fatti:

• Prodotto + Offerta - prezzo, disponibilità, marca, categoria
• Recensione / Valutazione aggregata - valutazioni, numero di opinioni
• Pagina delle FAQ - una serie di domande e risposte che l'LLM può citare direttamente
• Articolo / BlogPosting - informazioni sui contenuti educativi e sul loro rapporto con i prodotti

La mancanza di dati strutturati non vi mette fuori gioco, ma rende molto più difficile per l'intelligenza artificiale comprendere la vostra offerta. Implementarli in logica SEO / AEO / GEO per l'e-commerce può migliorare significativamente la ricezione dei vostri contenuti da parte dei modelli.

5. Segnali di fiducia e autorità

I modelli tengono sempre più conto della credibilità della fonte:

• i dati completi dell'azienda (indirizzo, partita IVA, regolamento, politica dei resi)
• dettagli di contatto visibili e canali di supporto praticabili
• coerenza delle informazioni nelle descrizioni, nelle FAQ e nelle opinioni
• nessuna promessa esagerata e non verificata ("una cura miracolosa per tutto")

I negozi che appaiono trasparenti e responsabili hanno maggiori probabilità di essere citati nelle risposte dell'AI.

6. Tempestività e coerenza dei contenuti

I sistemi di ricerca LLM e AI tengono conto della freschezza dei contenuti: informazioni obsolete su prezzi, disponibilità o ingredienti possono indurre un modello a ignorare i vostri prodotti a favore di concorrenti con dati più aggiornati.

Gli aggiornamenti regolari di descrizioni, FAQ e guide aumentano la vostra visibilità nel "livello AI". Nel farlo, vale la pena di pensare ad essi nel contesto di un'azione a lungo termine le tendenze SEO 2026 e i quattro livelli di ottimizzazione.

Come si fa a scrivere descrizioni di prodotti per modelli AI (e umani) allo stesso tempo?

Struttura proposta per una scheda di prodotto favorevole all'LLM

1. H1: Nome del prodotto + applicazione chiave ad esempio, "Scarpe da corsa in montagna XYZ - per i trail runner di lunga distanza"
2. Introduzione (2-3 frasi). Breve spiegazione: che cos'è, per chi, in quale scenario funzionerà
3. H2: Vantaggi principali. Elenco di 4-7 punti sotto forma di vantaggi (dal punto di vista dell'utente, non solo caratteristiche tecniche)
4. H2: A chi è destinato questo prodotto. Segmenti chiari: livello di sofisticazione, tipo di utente, condizioni di utilizzo
5. H2: Come funziona/come si usa. Breve descrizione dell'uso, istruzioni passo-passo (se necessario)
6. H2: Specifiche tecniche / composizione. Tabella o elenco ordinato di parametri
7. H2: FAQ su questo prodotto. 2-5 domande e risposte più frequenti (anche nello schema FAQPage)
8. Sezioni aggiuntive - "Acquistati frequentemente da", "Vedi prodotti simili", con link interni

Se si desidera un modello già pronto, si può scegliere l'approccio descritto nell'articolo su anatomia di una scheda prodotto ideale per i modelli LLM.

Esempio: un estratto di una descrizione ben scritta sotto LLM:

Vantaggi principali:

• Ammortizzazione adatta alle corse lunghe (20-60 km) su sentieri rocciosi.
• Battistrada aggressivo per una maggiore aderenza su rocce e fango bagnati
• Tomaia rinforzata per proteggere le dita dei piedi e il mesopiede dagli impatti con le pietre
• Maglia traspirante che allontana rapidamente l'umidità durante l'esercizio fisico prolungato

Confronto: descrizione sotto persone vs. LLM

FAQ che comprendono i modelli linguistici

Come formulare le domande?

Scrivere le domande nelle FAQ mentre gli utenti parlano con gli assistenti AI:

• invece di "Consegna" - "Quanto tempo ci vuole per la consegna nel nostro negozio?"
• invece di "Resi" - "Come faccio a restituire un prodotto?"
• invece di "Scelta della taglia" - "Come faccio a scegliere la taglia delle mie scarpe da corsa in montagna?"

In questo modo è più facile per l'LLM abbinare la domanda dell'utente alle vostre FAQ e citare la vostra risposta.

Come scrivere una risposta?

• iniziare con risposta diretta ("Sì, spediamo prodotti all'estero...")
• solo in seguito aggiungere dettagli, eccezioni e indicazioni aggiuntive
• attenersi a una lunghezza di circa 40-80 parole: questa è una dimensione confortevole per la citazione dell'IA
• evitare di sprecare acqua, concentrarsi sui fatti

Creare tre livelli di FAQ:

1. Negozio globale FAQ - consegna, pagamento, resi, sicurezza, contatto
2. FAQ per le categorie - ad esempio, "Scegliere il numero di scarpe per il trail running", "Come scegliere una crema per il proprio tipo di pelle"
3. FAQ per prodotti specifici - 2-5 domande e risposte sulla scheda prodotto

Ognuno di questi livelli significa FAQSchema della pagina con le domande e le risposte effettive che l'utente vede sul sito. Questa è una delle pietre miliari di un GEO/AEO pratico, discussa più ampiamente nella sezione guida GEO per il commercio elettronico e l'IA.

Contenuti circolari: blog, guide, classifiche.

I contenuti educativi hanno un duplice ruolo:

• aiutare l'utente a prendere una decisione
• costruite un'immagine del vostro negozio agli occhi dell'LLM come un un esperto nel settore di riferimento

Come progettare le guide sotto LLM

• Nel titolo, combinare problema + categoria di prodotto: "Come scegliere le scarpe da corsa in montagna? Una guida completa con consigli sui modelli"
• Introduzione: chiarire a chi si rivolge la guida e quale problema risolve
• In H2/H3: sezioni didattiche (a cosa prestare attenzione, errori comuni), sezioni con raccomandazioni specifiche sui prodotti (con link alle schede prodotto), sezione FAQ alla fine dell'articolo

Guide e classifiche ben progettate sono anche la base per misurare l'impatto del "livello AI" sulle vendite - questa parte merita di essere supportata con gli analytics con l'approccio descritto nell'articolo come misurare le vendite con la ricerca AI.

Classifiche e compilazioni:

• Creare contenuti come "I 5 migliori prodotti per..." con chiari criteri di selezione
• Per ogni prodotto, descrivere per chi è meglio (segmentazione per livello, budget, problemi specifici)
• Aggiungere una tabella di confronto con i parametri chiave

Sono articoli come questo che i LLM amano citare quando rispondono a domande come "quali sono i migliori prodotti per ...?"

Lista di controllo - la descrizione del vostro prodotto è adatta agli LLM?

Utilizzate questa breve lista di controllo quando lavorate su ogni scheda prodotto:

• Chiarite nelle prime 2-3 frasi che cos'è il prodotto, per chi e per quale uso?
• Le sezioni H2/H3 hanno titoli descrittivi ("Per chi", "Vantaggi principali", "Specifiche tecniche") piuttosto che generici come "Descrizione"?
• Tutti i parametri chiave sono riportati in forma di testo o di tabella e non solo nel grafico?
• Si stanno descrivendo scenari d'uso specifici, facilmente abbinabili alle domande degli utenti?
• Il prodotto ha implementato i dati strutturati Prodotto + Offerta + Recensione (se ci sono recensioni)?
• C'è una mini-FAQ con 2-5 domande e risposte (dallo schema FAQPage) accanto al prodotto?
• Ci sono link a guide o blog correlati che approfondiscono l'argomento?
• I dati (prezzo, disponibilità, composizione) sono aggiornati e coerenti in tutto il negozio?

Più "sì" si spuntano, maggiore è la possibilità che i modelli linguistici inizino a citare più spesso i vostri contenuti.

Come misurare se i laureati in LLM raccomandano il vostro negozio?

È possibile:

Test di interrogazione manuale - controllate regolarmente ChatGPT/Gemini/Perplexity per trovare le risposte alle domande più comuni nella vostra categoria ("quali scarpe da corsa di montagna?", "dove comprare...?") e registrate se il vostro negozio compare. L'approccio dell'articolo può essere utile in questo caso: Chiedete a ChatGPT perché non raccomanda il vostro marchio

• Monitoraggio delle "menzioni" del marchio - monitorare se il nome del marchio/negozio compare nelle risposte; scattare screenshot prima e dopo le modifiche al contenuto
• Analisi del traffico diretto e di marca - un aumento delle visite dirette e delle richieste di informazioni da parte del marchio può significare che gli utenti stanno passando a voi dalle raccomandazioni dell'IA
• Sondaggi post-acquisto - aggiungere la domanda "Come ha conosciuto il nostro negozio?" con l'opzione "raccomandazione di un assistente AI (ad es. ChatGPT, Gemini)"

In che modo Semly aiuta a creare contenuti visibili nell'AI?

Semly.ai è una piattaforma costruita specificamente per un nuovo livello di visibilità, il GEO/AEO (Ottimizzazione generativa/risposta dei motori) e AIO (ottimizzazione dell'intelligenza artificiale). Il suo obiettivo è aiutare i negozi e i marchi online:

• aumentare la presenza nelle risposte di modelli come ChatGPT, Gemini, Grok, Claude o Perplexity
• riordinare e ricostruire i contenuti, compresi i prodotti, le FAQ e le guide, in modo che siano meglio "letti" da LLM
• sviluppo sistematico dei contenuti senza dover scrivere manualmente tutto da zero

In pratica, Semly.ai aiuta, tra le altre cose:

• Audit di visibilità nell'IA- mostra con quale frequenza e in quale contesto il vostro negozio compare nelle risposte dei modelli
• Generazione e ottimizzazione delle descrizioni dei prodotti - secondo schemi LLM-friendly: con una struttura chiara, scenari d'uso descritti e dati coerenti
• Creazione di FAQ e contenuti didattici - suggerisce quali domande mancano nelle vostre FAQ dal punto di vista degli utenti che utilizzano l'IA e come formularle
• Adattare i contenuti ai quattro livelli del SEO 2026 - combinando SEO classico, SXO, AIO e GEO in un unico sistema di contenuti coerente

In questo modo, non dovrete indovinare da soli come costruire i contenuti "sotto LLM", ma potrete affidarvi a modelli collaudati, a monitoraggi e a strumenti pensati proprio per l'e-commerce, nello spirito di moderna ottimizzazione dei motori AEO/AI.

Sintesi

I modelli linguistici sono diventati la nuova "interfaccia" di Internet. Per molti utenti, sono il primo posto in cui cercano consigli su prodotti e negozi. Per rendere il vostro e-commerce visibile in questo livello, avete bisogno di contenuti che siano:

• completo (dettagli completi su prodotti, logistica, applicazioni)
• ben strutturato (titoli, elenchi, tabelle, FAQ, dati strutturati)
• focalizzati su problemi e scenari d'uso realie non solo per i tratti secchi
• coerente e aggiornato in tutto il negozio

Se si combinano questi principi con un approccio sistemico a GEO/AIO e si utilizzano strumenti quali Semly.aile possibilità che i vostri prodotti vengano raccomandati dall'LLM aumentano notevolmente, come illustrato più dettagliatamente nel contesto della sezione "Il mercato" vantaggi competitivi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce.

FAQ

Devo scrivere descrizioni separate "sotto AI" e "sotto umani"?
L'obiettivo è quello di creare una descrizione unica e ben strutturata che sia rispondente e facile da elaborare per il LLM.

Senza dati strutturati, LLM vedrà il mio negozio?
Sì, ma con molta meno precisione. I dati strutturati aiutano i modelli a capire più rapidamente cosa state vendendo, a che prezzo e a chi.

Da dove iniziare per ottimizzare i contenuti per LLM?
Innanzitutto dalle schede dei prodotti chiave e dalle FAQ globali: riordinare la struttura, aggiungere i dati mancanti e implementare i dati strutturati. Poi si passa alle categorie chiave e alle guide.

Quando vedrò gli effetti nelle risposte dell'IA?
Dipende dalla frequenza con cui il vostro sito viene carrellato dai bot dell'intelligenza artificiale, ma i primi cambiamenti sono spesso visibili entro poche settimane o poco più da una riprogettazione importante dei contenuti.

Posso farlo a mano, senza attrezzi speciali?
Sì, ma con un numero maggiore di prodotti questo diventa rapidamente inefficiente. Piattaforme come Semly.ai aiutano a scalare la creazione e l'aggiornamento dei contenuti mantenendo la coerenza della struttura e del linguaggio.

Fonti

• AI SEO 101 - knwn.app
• Come i crawler e i bot dell'AI leggono il vostro sito in modo diverso dai bot di ricerca Superlinee
• Come gli assistenti agli acquisti AI consigliano i prodotti - Fiducia
• Strutture di contenuto ottimizzate LLM: tabelle, FAQ e frammenti - Averi
• Come ottimizzare e formattare i contenuti dei prodotti per i laureati in LLM Suso Digital
• Dati strutturati e Schema Markup Best Practices per la ricerca AI - Geneo
• Visibilità del negozio in AI 2025 - Semly.ai
• I dati strutturati nel 2024 - Archivio HTTP / Almanacco web
• Lista di controllo AI SEO - Rozenberger
• Semly.ai - #Lo strumento AI numero 1 per il GEO nell'e-commerce
• 4 Livelli di SEO 2026 - Semly.ai

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