AI Overviews: un anno dopo, il bilancio di Google

Un anno fa, Google ha lanciato AI Overviews, una funzionalità basata su intelligenza artificiale generativa pensata per trasformare l’esperienza di ricerca. L’ambizione era chiara: andare oltre i classici dieci link blu e offrire risposte sintetiche, utili e affidabili. Da allora, la visione si è affinata, guidata da Elizabeth Reid, vicepresidente responsabile di Search in Google.

Allora, a che punto siamo un anno dopo il lancio di AI Overviews? E in che modo questa svolta verso l’IA generativa sta ridisegnando le abitudini e l’ecosistema del web? Partoo fa il punto della situazione!

“AI Overviews libera la curiosità”

In un’intervista al Financial Times (articolo in inglese), il primo punto sottolineato da Reid è inequivocabile: “AI Overviews libera la curiosità”. Gli utenti pongono più domande e, soprattutto, domande più lunghe e precise.

Infatti, mentre prima era necessario pensare in “parole chiave”, oggi si può formulare una richiesta completa, come se la si ponesse a un essere umano. Il risultato? Le barriere alla ricerca si abbassano e l’uso aumenta.

E se le richieste diventano più articolate e specifiche, lo stesso vale per le aspettative degli utenti sui risultati. Secondo Reid, AI Overviews “non si limita a generare un riassunto intelligente”. La funzionalità sta reinventando il modo in cui le informazioni vengono presentate: risposte più contestuali, link integrati nel testo, combinazioni di testo e immagini, risposte articolate in più fasi… È in corso una vera trasformazione dell’esperienza di ricerca.

L’impatto sulla ricerca locale

L’ascesa di AI Overviews può preoccupare i proprietari di siti web, timorosi di diventare invisibili. Ma Reid rassicura: AI Overviews “non è pensato come un prodotto a sé stante, ma come un punto di partenza per aiutare gli utenti ad approfondire un argomento. Google fornisce link e riferimenti per proseguire l’esplorazione”.

Tuttavia, queste risposte generate dall’IA appaiono al primo posto nei risultati di ricerca, rendendo meno visibili i link blu – così come le schede Google. Oggi più che mai, è quindi fondamentale per le attività locali ottimizzare la propria presenza online per essere ben posizionate nei risultati di ricerca, sia classici che generativi. La SEO locale deve ora convivere con il GEO (Generative Engine Optimization) nelle strategie aziendali.

Nel reinventare il modo in cui formuliamo le richieste e in cui vengono presentate le risposte, Google apre nuove opportunità… a patto di adattare la propria strategia locale! Ecco tre buone pratiche per migliorare il tuo GEO locale:

1. Ottimizzare i contenuti per rispondere a richieste conversazionali

Come sottolineato da Elizabeth Reid, gli utenti pongono domande più lunghe e precise. Le attività locali devono quindi ottimizzare i propri contenuti per richieste formulate in linguaggio naturale.

Dove prima un utente poteva cercare “parrucchiere Roma Prati”, con AI Overviews sarà più portato a chiedere:
“Dove trovare un buon parrucchiere specializzato in balayage naturale nel quartiere di Prati a Roma, aperto la domenica?”

Per apparire nei risultati di una richiesta così specifica, è essenziale ottimizzare al massimo le proprie schede Google, aggiornando gli orari di apertura, scrivendo descrizioni accurate e curando gli attributi.

2. Adattarsi alle ricerche multi-modali

Poiché i risultati combinano immagini, testo e video, le aziende devono diversificare i formati dei contenuti pubblicati online: foto di qualità sulle schede Google, video, schede prodotto… Sfrutta la creatività per arricchire le tue schede!

3. Curare il proprio store locator

Uno store locator ben progettato può rispondere perfettamente alle esigenze di AI Overviews:

• Fornisce informazioni pratiche su ciascun punto vendita (indirizzo, orari, servizi…)
  
• Può includere contenuti editoriali o FAQ locali (es. “Questo punto vendita offre il click & collect?”)
  
• Contiene dati strutturati (schema.org), che Google utilizza per interpretare meglio i contenuti locali.
  

Uno store locator efficace può quindi diventare una fonte di risposta per AI Overviews su richieste del tipo:
“Dove comprare scarpe del marchio X a Roma?” oppure “Insegna X click & collect Pisa”.
Google potrebbe attingere direttamente da queste pagine.

Per saperne di più sulle sfide del store locator nell’era del GEO, guarda il nostro webinar dedicato e richiedilo qui!