Ottimizzazione della ricerca IA per aziende multi-sede: cosa abbiamo imparato da 11.705 risposte IA

Stiamo tutti ancora cercando di capire come funzionano questi motori di ricerca IA e come stanno trasformando le strategie di ricerca locale per i marchi multi-sede.

Nuovi dati continuano ad arrivare, e la maggior parte conferma la stessa cosa: i marchi che compaiono nelle risposte generate dall’IA non sono quelli con i migliori contenuti. Sono quelli con i dati di sede più puliti e coerenti sul maggior numero di piattaforme.

ChatGPT conta ora 900 milioni di utenti attivi settimanali, rispetto ai 400 milioni del 2025. E gli esperti stimano che 750 miliardi di dollari transiteranno attraverso la ricerca IA entro il 2028. Se è lì che i tuoi clienti cercano ora le attività locali, devi chiederti: cosa stai facendo concretamente in materia di AI search optimization e come sai quale strategia di ottimizzazione per motori di ricerca IA funziona?

Abbiamo condotto uno studio per aiutare i nostri clienti a orientarsi. In 14 giorni, abbiamo raccolto 11.705 risposte generate dall’IA su 12 modelli — da ChatGPT e Claude a Gemini, Grok e Perplexity — per ricerche locali a San Francisco.

Ciò che abbiamo scoperto dovrebbe essere il cuore di qualsiasi strategia di AI search optimization.

Come funziona la ricerca IA?

Se sei nuovo nel campo della SEO IA (o stai semplicemente aggiornando le tue conoscenze sulla SEO con IA), sei nel posto giusto. Analizzeremo le informazioni essenziali sulla SEO intelligenza artificiale prima di passare ai passaggi di ottimizzazione per motori di ricerca IA che i marchi multi-sede devono intraprendere nei prossimi mesi.

La ricerca diventa una risposta, non un clic

L’«AI search» si riferisce alle risposte generate dall’intelligenza artificiale che sintetizzano informazioni da più fonti per rispondere direttamente alle domande degli utenti. È ciò che chiamiamo la ricerca con intelligenza artificiale.

Questo significa che i consumatori ottengono ciò di cui hanno bisogno direttamente nei risultati di ricerca IA o nei riepiloghi. Mentre i motori di ricerca tradizionali restituiscono elenchi di link blu, i motori di ricerca basati sull’IA forniscono un’unica risposta narrativa che può confrontare opzioni, raccomandare attività locali e influenzare la percezione dei consumatori senza richiedere un clic.

L’IA è anche molto più selettiva di Google nel raccomandare le attività. Nel Google Local Pack, circa il 35,9% delle attività idonee viene mostrato. Con Gemini, Perplexity e ChatGPT, gli spazi sono molto più ridotti, il che significa che le attività che li ottengono tendono ad essere quelle con i dati di sede più completi, coerenti e ben strutturati. Ciò include pagine dedicate per sede con indirizzo, orari e servizi, recensioni e schede locali.

Questo cambiamento destabilizza gli specialisti in SEO intelligenza artificiale. I loro contenuti registrano meno impressioni e clic, in particolare i contenuti informativi della parte superiore del funnel. I motori di risposta IA — come Google AI Overviews, Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude — riassumono, confrontano e raccomandano contenuti senza sempre attribuire chiaramente il merito al marchio che li ha creati.

La visibilità nei motori di ricerca IA e il suo ROI dipendono ora dalla capacità dei marchi di essere presenti, rappresentati e convincenti nei risultati di ricerca IA. E di fare tutto ciò meglio dei concorrenti locali.

Quando questi marchi non compaiono nelle risposte IA come opzione o raccomandazione, spesso a causa di dati incoerenti sui loro marchi o sedi online:

1. dipendono unicamente da altre fonti di traffico, perdendo i pubblici ad alta intenzione che la ricerca IA genera
2. i concorrenti locali che compaiono nelle risposte IA ottengono un vantaggio

I marchi multi-sede non vogliono escludersi dalla considerazione prima che il funnel inizi. Per questo sempre più marchi investono nell’Answer Engine Optimization (AEO), nota anche come Generative Engine Optimization (GEO).

I fondamentali della ricerca IA che conosciamo

I motori di ricerca IA evolvono ogni giorno. Anche se non possiamo aggiornare questo articolo quotidianamente, possiamo presentarti i cambiamenti fondamentali nella ricerca con intelligenza artificiale: principi che difficilmente cambieranno.

I modelli IA costruiscono risposte da fonti diverse e non sempre concordano

Ciò che la nostra analista GEO Katya Shishchenko ha scoperto in vari studi Uberall è che le raccomandazioni dei motori di ricerca IA dipendono in larga misura dal modello. Nel suo studio sulle caffetterie di San Francisco con 39 marchi monitorati su 12 modelli IA e tre cluster di intento distinti, il 51% è stato menzionato da tutti e 12 i modelli e il 92% è apparso in almeno 4. Vale la pena notare che il caffè a San Francisco è un settore ben consolidato con leader di mercato chiari; in categorie meno concentrate come la ristorazione, i saloni di bellezza o gli studi dentistici, la sovrapposizione tra modelli sarebbe significativamente inferiore.

Ecco un riepilogo di ciò che ha scoperto in 11.705 risposte:

• Modelli come Claude Opus e ChatGPT o3 menzionavano in media 10 marchi per risposta, offrendo visibilità equa sia alle attività consolidate che a quelle meno conosciute. Questi modelli fornivano anche le risposte più lunghe e dettagliate. I modelli più piccoli e veloci come Claude Haiku ne menzionavano meno di 5, concentrandosi fortemente sulle catene note.
• La maggior parte dei modelli IA — ChatGPT, Claude, Gemini, Grok — genera risposte da ciò che ha appreso durante l’addestramento (modelli parametrici). Raccomandano attività in base al volume di ciò che è stato scritto su di esse prima di una data di cut-off fissa, il che favorisce i marchi con una lunga e ben documentata storia online. Perplexity funziona diversamente: interroga il web in tempo reale a ogni domanda, basandosi su ciò che viene valutato e discusso in quel momento (modelli basati sulla ricerca). Per questo un’attività recente con ottime recensioni recenti può apparire in evidenza su Perplexity ma a malapena su ChatGPT.
• Il giorno della settimana non conta affatto: le raccomandazioni nei giorni feriali e nel weekend erano praticamente identiche su tutti e 12 i modelli per 14 giorni. I modelli IA si basano su dati di addestramento o risultati web attuali; nessuna di queste fonti cambia in base al giorno. Se sei un marchio consolidato, il monitoraggio giornaliero dei prompt non rivelerà più marchi o cambiamenti significativi rispetto alla cadenza settimanale o mensile attorno alla quale GEO Studio è progettato.

Oltre allo studio di Katya, sappiamo che i modelli IA tengono conto anche di ciò che le persone dicono di un’attività. Le recensioni positive e dettagliate forniscono all’IA il contesto di cui ha bisogno per comprendere e raccomandare sedi specifiche.

Questa diversità di fonti spiega perché la gestione dei dati di sede è così importante sia per i modelli basati sulla ricerca che per quelli parametrici; qualsiasi incoerenza nei dati riduce la fiducia del motore di ricerca IA nelle citazioni.

Consiglio: metti in ordine prima i dati delle tue sedi e la gestione delle recensioni

• Standardizza i dati principali delle sedi: mantieni la coerenza di nome, orari, indirizzi, servizi e attributi su tutte le piattaforme.
• Verifica l’accuratezza geospaziale: i segnaposto sulla mappa e le coordinate corrette sono essenziali; l’IA attribuisce grande importanza alla prossimità e alla navigazione per le ricerche ad alta intenzione, e le coordinate errate nel markup Schema sono una causa nota di visibilità ridotta.
• Crea pagine di sede dedicate e indicizzabili: collegano le entità del marchio al contesto locale, ai servizi e ai quartieri, e i modelli IA preferiscono estrarre informazioni da queste piuttosto che da pagine generiche. Includi testo alternativo per le immagini e nomi di file descrittivi affinché l’IA possa validare i segnali visivi.
• Implementa il markup LocalBusiness Schema su larga scala: il markup Schema aiuta i modelli IA a leggere i dati delle tue sedi: orari, servizi, prezzi, coordinate. Il nostro strumento Locator & Local Pages lo genera automaticamente in base al tipo di attività, senza lavoro manuale per sede.
• Incoraggia recensioni positive e dettagliate: più recensioni di qualità ha il tuo marchio multi-sede su piattaforme come Google, Apple e Yelp, più contesto avrà l’IA per comprendere e raccomandare la tua attività; e i modelli basati sulla ricerca come Perplexity danno più peso all’attività recente delle recensioni che alla presenza storica.

Lo stesso marchio ottiene una visibilità IA completamente diversa a seconda del prompt

Lo studio sulle caffetterie di Katya ha rivelato che la stessa attività può avere una visibilità IA radicalmente diversa a seconda di come i clienti formulano le loro domande.

Tre pattern distinti sono emersi nelle nostre 11.705 risposte:

• Prompt di scoperta («migliori caffetterie», «caffè più apprezzati»): i modelli IA raccomandano i marchi con la migliore reputazione complessiva. I principali marchi del nostro studio avevano tassi di menzione dal 79 all’86%. Se un marchio è ben consolidato e ben recensito, è qui che comparirà.
• Prompt funzionali («miglior posto per lavorare», «luogo per riunione di lavoro»): i modelli IA associano le attività a un uso specifico, non alla reputazione complessiva. Un marchio è entrato nella top 5 esclusivamente in questa categoria perché era noto per essere laptop-friendly.
• Prompt specifici per quartiere («caffè vicino a Union Square», «migliore nel Mission District»): l’IA dà priorità alla densità fisica e all’associazione con il luogo rispetto alla reputazione. I risultati erano molto diversi qui rispetto ai due tipi di prompt descritti sopra. Starbucks, ad esempio, è passato da un tasso di menzione dello 0,2% nei prompt di scoperta al 32,6% nei prompt di quartiere. Un marchio di caffè specialty che dominava i prompt di scoperta è sceso all’1,3% nei prompt di quartiere; i modelli IA probabilmente hanno bisogno di più di un indirizzo fisico per associare un’attività al quartiere. Le recensioni, le schede e i contenuti che menzionano esplicitamente quel quartiere sono importanti.

Queste differenze non dipendono dalla competitività del tuo mercato locale; sono integrate nel funzionamento di ciascun modello IA.

Puoi trovare tutti i tipi di prompt che i tuoi clienti pongono nel Prompt Center di GEO Studio; e da lì, costruire cluster di contenuti che rispondano direttamente a quelle domande.

Consiglio: parla come i tuoi clienti e costruisci autorità su tutte le piattaforme

• Struttura e aggiorna i contenuti delle tue sedi per l’interpretazione da parte dell’IA: crea e aggiorna FAQ orientate all’intento, descrizioni di servizi e altri contenuti per coprire diverse intenzioni. E mantieni questi contenuti aggiornati.
• Crea contenuti approfonditi che rispondano direttamente ai prompt: gli strumenti di ricerca IA non si limitano alle parole chiave rilevanti sul tuo sito web; analizzano la formulazione, il contesto e l’intento per fornire risultati conversazionali e pertinenti. Rispondi ai prompt e ai dubbi specifici in modo esaustivo, affinché i modelli IA dispongano di materiale di qualità dal tuo marchio da includere nelle loro risposte. I principi fondamentali della SEO — E-E-A-T (esperienza, competenza, autorità, affidabilità) — restano validi nella ricerca IA; creare contenuti di valore per le domande poste.
• Mantieni la tua presenza su directory autorevoli: aiuta i modelli IA a stabilire la connessione locale essendo presente su piattaforme di terze parti affidabili: guide locali, liste «best of» e articoli consigliati.
• Allinea i contenuti social con le entità di sede: collega i profili e i post sui social media a sedi specifiche affinché l’engagement rafforzi la comprensione da parte dei modelli IA di dove e perché ciascuna sede è rilevante.

Porta il tuo marchio multi-sede alla festa della ricerca IA

All’inizio di questo articolo, ho detto che la domanda che merita di essere posta è concreta: cosa fai concretamente per l’ottimizzazione della ricerca IA, come apparire nella ricerca IA in modo affidabile, e come sai quale strategia di AI search optimization funziona sui diversi modelli?

I marchi hanno bisogno di una versione più affinata della strategia di ricerca che già hanno. Dati di sede puliti, un markup Schema completo, recensioni recenti e contenuti che rispondano alle diverse intenzioni di prompt che i clienti pongono ai modelli IA.

È la nostra missione in Uberall aiutare le aziende multi-sede ad adattarsi con fiducia a questo nuovo percorso del cliente e a continuare a ottimizzare le performance delle loro sedi con GEO Studio. Più ancora, la nostra missione è riformulare questa disruption non come «un’altra cosa da ottimizzare», ma come un’opportunità per connettersi con i clienti attraverso gli strumenti di ricerca IA che generano ricavi comprovati: 750 miliardi di dollari.