Ottimizzazione dei motori AI (AEO) 2025

AEO è il nuovo standard per la visibilità e le vendite del commercio elettronico.

Perché AEO è così importante per il vostro negozio online?

• L'intelligenza artificiale sottrae traffico ai motori di ricerca. Le risposte dell'intelligenza artificiale (AIO) sono già presenti in gran parte delle interrogazioni di e-commerce e generano un traffico significativo
• I primi 1-3 posti in Google non sono sufficienti. Solo una parte di questi articoli arriva ad AIO e la maggior parte delle fonti in AIO non coincide con la classica TOP3 SEO
• La conversazione vende. Gli acquisti via chat/voce/AI ammontano a centinaia di miliardi di dollari all'anno: è un canale di guadagno praticabile, è il presente
• Personalizzazione = denaro. Per i leader, le raccomandazioni e la personalizzazione generano circa il 35-40% dei ricavi
• Pratica polacca. In media, il 6% del traffico proveniente dalle chat AI può generare fino al 14% delle entrate (caso Semly)
• Conclusione: aggiungere l'AEO alla SEO + Preparare i dati, inviare l'offerta a ChatGPT/Gemini e misurare la quota di vendite con l'intelligenza artificiale

Cosa fare ora?

1. Organizzare i dati dei prodotti
2. pubblicarli negli ecosistemi LLM
3. includere un assistente agli acquisti
4. misurare la visibilità dell'IA e l'impatto sui ricavi

Perché la SEO non è più sufficiente?

• L'intelligenza artificiale accorcia il percorso utente, ignorando i classici risultati organici (l'80% delle fonti in AI Overview non sono leader SEO)
• il 77% dei responsabili dell'e-commerce utilizza quotidianamente l'intelligenza artificiale per l'automazione delle campagne, l'analisi, le raccomandazioni e la personalizzazione
• il 29% delle aziende del settore retail sta già costruendo un vantaggio basato sui big data e sulle intuizioni dell'IA: migliori previsioni, inventario, risposta rapida alle tendenze
• Lo zero-click è in crescita e OSR (Organic Search Revenue) si sta appiattendo; la pressione normativa sull'AIO nell'UE conferma l'entità del fenomeno

Che cosa offre realisticamente l'AEO?

• Quota di visibilità dell'intelligenza artificiale (SAV): percentuale di query in cui il marchio compare in AIO/LLM. Oggi, la "nuova 1a pagina" su Google
• Entrate assistite dalla conversazione: quota di ricavi quando il primo contatto è la chat/LLM (attribuzione basata su parametri e sondaggi post-acquisto)
• Tempo di risposta (TTA) e Punteggio di qualità delle risposte: latenza e completezza delle risposte (FAQ, prezzi, disponibilità, resi)
• Aumento della fidelizzazione e dell'AOV supportata dalla personalizzazione - confermata da metanalisi McKinsey
• GMV conversazionale - torta in crescita (290 miliardi di dollari), quindi anche una piccola quota equivale a ricavi materiali

Architettura AEO - dai dati alla visibilità

Livello dei dati del prodotto

• Alimentazione canonica Linee Google XML + JSON per LLM (chiavi: titolo del prodotto, marchio, gtin, mpn, sku, descrizione, prezzo.valore/valuta, disponibilità, imageUrl, url, spedizione, ritorni, paese, lingua)
• Standardizzazione delle unità (ml/g/cm), varianti, fardello, compatibilità con schema.orgProdotto (JSON-LD)
• Freschezza SLA: prezzi/stato min. ogni 15-60 min. (LLM preferisce essere aggiornato)

Strato di contenuto pronto per l'AEO

• Descrizioni basate su intenzione e casi d'uso (risposte complete, non frasi)
• FAQ/Q&A per prodotto/categoria (risposta breve + fonte)
• Poliglotta: le stesse entità (marchio, GTIN) e le frasi del thesaurus in EN/EN/DE/ES

Strato dei segnali di fiducia

• Recensioni (numero, freschezza, valutazione), politica dei resi, garanzia, stati locali (LIA), la trasparenza della consegna

Livello di pubblicazione per gli ecosistemi di IA

• Punti finali di ingestione per ChatGPT/Gemini/Perplexity (feed pull / webhook push)
• Mappatura delle categorie (Google Product Taxonomy) + ontologia personalizzata
• Sicurezza e diritti: robots/LLM-allow, politica delle fonti, UTM per l'attribuzione

Livello conversazionale

• Assistente agli acquisti (chat/voce) con messa a terra nel feed (recupero), accesso a prezzi/stati e politiche
• Passaggio di consegne alla cassa o al carrello con un solo clic (deep link, schema app link)

Osservabilità

• Telemetria: SAV, CTR al sito con AIO/LLM, % di risposte con prezzo/scorte corrette, tempo di indicizzazione delle modifiche, quota di raccomandazioni dedotte

Dati del mercato polacco

1. Esempio di negozio di articoli per bambini - implementazione AEO (via Semly) tradotto in aumento del numero di richieste di prodotti nei modelli AI del 130% m/m e un aumento del tasso di conversione in questo canale di 18%
2. Negozio di illuminazione: l'apparizione dei prodotti nella sezione "Vedi i prodotti" di Google Gemini ha dato una +25% del valore del paniere medio
3. Negozi di abbigliamento: gli utenti che utilizzano raccomandazioni personalizzate dell'intelligenza artificiale spendono 30% di tempo in più sul sitoche si traduce direttamente in tassi di conversione più elevati

Come misurare l'AEO - Definizioni degli ICP

1. SAV @Top Answer = query con il marchio nella risposta "principale" / tutte le query monitorate
2. Copertura in AIO/LLM = numero di SKU indicizzati nei modelli / #SKU nel feed
3. Precisione delle risposte (prezzo/stato) con campionamento ogni N ore
4. Tasso di assistenza alla convezione = ordini con primo contatto LLM - chat / tutti gli ordini
5. mCAC(AI) = (costo dello strumento + operazioni) / ordini assegnati all'AEO
6. Innalzamento AOV/CR nelle coorti "con chat" e "senza chat"

piano di implementazione di 30 giorni (testato in battaglia)

• Giorno 1-5: verifica dei dati (completezza GTIN/MPN/marchio ≥ 95%), coerenza dello schema, preparazione JSON-LD + JSONL
• Giorno 6-10: "pacchetti di risposte" per le prime 100 query (descrizione, FAQ, parametri, 2-3 confronti di alternative)
• Giorno 11-15: pubblicazione su LLM (ChatGPT/Gemini) + percorso di attribuzione (parametri, sondaggio post-acquisto)
• Giorno 16-20: assistente agli acquisti (chat) con messa a terra e politiche (resi/consegne/prezzi)
• Giorno 21-25: test di freschezza (prezzo/stato), validazione Accuratezza delle risposte > 97%, test (no SKU, no variante)
• Giorno 26-30: messa a punto dei prompt, organizzazione delle categorie (tassonomia), dashboard KPI (SAV, Conv-assist, AOV uplift)

Il commercio conversazionale e il contributo dell'intelligenza artificiale alle vendite

Spesa globale per il commercio conversazionale (acquisti "via chat", voce, AI) supererà i 290 miliardi di dollari nel 2025. Per i negozi polacchi, l'implementazione dell'AEO da parte di Semly comporta già una media di il 6% del traffico proviene dalle chat AI (ChatGPT, Gemelli), responsabile per quanto riguarda la 14% delle entrate del negozio.

Antipattern (gli errori più comuni)

❌ "Trascrivere" i contenuti SEO in AEO 1:1 (troppo lento, inappropriato)

❌ Nessuno canonico fonte di verità (prezzo/stato) visibile a LLM → allucinazioni di prezzo

❌ Domande frequenti scritte in marketing invece che in risposte concise (LLM preferisce la non ambiguità)

❌ Nessuna metrica SAV/Accuratezza → nessun ciclo di feedback e nessuna ottimizzazione

Glossario (AEO 2025)

Base

• AEO (ottimizzazione dei motori AI) - il processo di preparazione dei dati di prodotto, dei contenuti e dei segnali di fiducia e la loro pubblicazione negli ecosistemi LLM e nei livelli generativi dei motori di ricerca per aumentare la visibilità e le vendite grazie alle risposte dell'IA
• AIO (Panoramica AI) - modulo di Google che genera risposte riassuntive dell'intelligenza artificiale alle query (ex SGE/AI Snapshots)
• LLM (Large Language Model) - un modello linguistico di grandi dimensioni (ad esempio ChatGPT, Gemini) che genera risposte basate sulla conoscenza e su fonti esterne
• Commercio conversazionale - vendite avviate o condotte tramite chat/voce/assistente AI

Metriche e KPI

• SAV (Quota di visibilità AI) - quota di query in cui il marchio compare nella risposta principale dell'IA:
  SAV = (numero di query con visibilità in AIO/LLM) / (numero di query monitorate)
• Copertura AIO/LLM - copertura del catalogo nei modelli:
  Copertura = (numero di SKU visibili in AIO/LLM) / (numero di SKU nel mangime)

• Punteggio di qualità della risposta (AQS) - percentuale di risposte AI coerenti con prezzo/stato/politica nei campioni di controllo:
  AQS = (numero di risposte corrette) / (numero di risposte verificate)

• TTA (tempo di risposta) - tempo dalla richiesta alla risposta completa/alla consegna del carrello
• Tasso di assistenza alla conversione (CAR) - quota di ordini in cui il primo contatto è stato LLM/chat:
  CAR = (numero di ordini con LLM di primo contatto) / (tutti gli ordini)

• mCAC(AI) - costo marginale di acquisizione attraverso il canale AEO:
  mCAC(AI) = (costo degli strumenti + ops + contenuto AEO) / (numero di ordini assegnati all'AEO)

• GMV conversazionale - valore delle vendite da sessioni con interazione conversazionale
• AOV (Valore medio dell'ordine) - valore medio dell'ordine
• CR (tasso di conversione) - tasso di conversione
• CAC (Costo di acquisizione clienti) - costo di acquisizione del cliente
• ROAS/ROMI - ritorno sulle spese pubblicitarie / investimenti di marketing
• OSR (ricavi da ricerca organica) - ricavi attribuiti al traffico organico dai motori di ricerca

Dati e formati

• Feed di prodotto XML di Google - file di offerta standard per Google Merchant (estendibile sotto AEO)
• JSON-LD (schema.org/Product) - dati strutturati sulla pagina (Prodotto, Offerta, Valutazione aggregata, Pagina delle FAQ)
• JSONL (Linee JSON) - formato record lineare (1 prodotto = 1 riga) utile per la fornitura di LLM
• GTIN/EAN, MPN, SKU identificativo globale della merce / numero di parte del produttore / identificativo del magazzino del negozio
• Freschezza SLA - frequenza di aggiornamento prezzo/stato garantita (ad es. ≤60 minuti)
• Pacchetti di risposte - blocchi di risposte brevi e non ambigue (descrizione + 2-3 parametri + fonte) che il LLM può citare 1:1
• Grafico della conoscenza del prodotto - grafo di entità (prodotti-marchi-parametri-categorie) che combina identificatori e attributi

Implementazione dell'IA

• RAG (Generazione Aumentata dal Recupero) - generazione con annessa ricerca/recupero da dati autorevoli del negozio
• Messa a terra - "fondare" le risposte dell'IA su fonti attuali e affidabili (feed, politiche, stati)
• Incorporazione - rappresentazione vettoriale di testo/dati utilizzata per un rapido abbinamento di contenuti e prodotti
• Punto finale di ingestione - punto di ricezione/scaricamento dei feed da parte degli ecosistemi AI (API pull, webhook push)
• Tassonomia/Ontologia - dizionario delle categorie e delle relazioni (ad esempio Google Product Taxonomy + estensioni proprie)
• LIA (Local Inventory Ads) - segnali di disponibilità locale (stato del negozio fisso) utili anche per l'AEO

Attribuzione e analisi

• UTM - parametri di collegamento per il tracciamento della fonte/medium/campagna (ad es. utm_source=chatgpt)
• Sondaggio post-acquisto - un breve questionario post-acquisto per convalidare l'impatto dell'AEO ("Dove ha sentito parlare per la prima volta del prodotto?")
• Collegamento profondo - un link che rimanda al paniere/alla variante specifica con parametri di attribuzione
• Passaggio di consegne - trasferimento controllato dall'assistente AI al percorso di acquisto (ad es. carrello con SKU precompilati)
• Zero-click - la situazione in cui l'utente ottiene una risposta senza andare alla pagina (soprattutto in AIO/LLM)
• LLM-allow/robot - politica di accesso (robots.txt / meta) che consente chiaramente ad agenti/LLM selezionati di recuperare i dati
• Osservabilità - una serie di log, indicatori e test sintetici che monitorano la visibilità, la freschezza e la rilevanza delle risposte dell'IA

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