L’evoluzione della SEO: da motori di ricerca a motori di conversazione

 

Per anni il gesto è stato sempre lo stesso: una domanda nella casella di ricerca e, in cambio, una lista di link da aprire e passare in rassegna finché non saltava fuori ciò che cercavi.

Quella lista, i famosi "dieci link blu", sta cominciando a sparire. Al suo posto arriva sempre più spesso una risposta già scritta, in italiano corrente, costruita sul momento da un'intelligenza artificiale. È il cambiamento più profondo che la ricerca online abbia conosciuto da quando esiste, e sta succedendo proprio adesso, mentre ne parliamo.

Per coglierne la portata vale la pena ricordare, a grandi linee, come lavora un motore di ricerca tradizionale.

Chiaramente, per ragioni pratiche, non può sfogliare il web in tempo reale: ne conserva una copia ordinata, un indice enorme costruito in anticipo da programmi che scaricano e catalogano le pagine una a una. Quando interroghi quell'indice, le pagine che contengono le tue parole sono di norma milioni, e il lavoro vero è metterle in fila, decidere quali mostrare per prime. Storicamente la classifica si è retta su due ingredienti: quanto una pagina tratta l'argomento che cerchi e quanti altri siti la citano con un link, inteso come una sorta di voto di fiducia. In ogni caso l'ultimo anello restavi tu, che leggevi, confrontavi e sceglievi.

L'intelligenza artificiale ribalta esattamente quest'ultimo passaggio. Invece di consegnarti l'elenco delle fonti, un modello linguistico le “legge” al posto tuo e ne ricava un'unica risposta, formulata come la scriverebbe una persona. Funziona soprattutto con le domande intricate, quelle che mettono insieme più condizioni: «qual è una buona reflex per iniziare, leggera e che non costi un patrimonio?» è il tipo di richiesta che un elenco di link ti obbliga a smontare in tre ricerche separate (con enorme dispendio di tempo) mentre una risposta sintetica prova a tenerle insieme. Il meccanismo, semplificando parecchio, funziona in due tempi: prima il sistema recupera dall'indice i documenti più pertinenti, poi un modello generativo li usa come materia prima per comporre il testo. Lo si vede nelle sintesi che ormai compaiono in cima ai risultati, ed è il cuore di strumenti nati apposta, come Perplexity o la ricerca conversazionale di ChatGPT, dove puoi fare una domanda in linguaggio naturale, leggere la risposta e poi incalzare con un "e se invece…", come in un dialogo.

Comodo, senza dubbio. Ma sposta gli equilibri più di quanto sembri. Per chi cerca, il gesto cambia natura: dalle parole chiave si passa a una specie di conversazione, e dal collezionare clic si arriva ad avere in mano una sola risposta, spesso senza mettere piede su un sito. Per chi quei contenuti li produce la faccenda è più ruvida: se la risposta è già servita, in molti smettono di cliccare, e le pagine che quelle informazioni le hanno scritte e pubblicate rischiano di restare senza visite, con un problema di sostenibilità per l'intero ecosistema che tiene in piedi il web. C'è poi la questione dell'affidabilità, tutt'altro che secondaria: un modello può sbagliare con notevole disinvoltura, inventare un dettaglio o attribuire male una citazione, perché ciò che produce è una sintesi probabilistica, non un verdetto. Le versioni migliori indicano le fonti da cui hanno attinto, e imparare a verificarle è ormai parte del mestiere di chi cerca.

C'è infine un rovesciamento meno visibile, e riguarda chiunque voglia farsi trovare in rete. Per vent'anni l'obiettivo è stato arrivare in cima alla lista; adesso conta sempre di più diventare una delle fonti che l'intelligenza artificiale sceglie di leggere e citare nella risposta che costruisce. È una disciplina nuova, che qualcuno ha già ribattezzato GEO (ottimizzazione per i motori generativi) e impone di ragionare su come le macchine selezionano e rielaborano ciò che trovano. Non basta più piacere a un algoritmo che ordina: bisogna essere chiari e attendibili al punto da convincere un modello a riprenderti tra le sue fonti.

Tutto questo ce lo racconta Simone Perin, consulente SEO freelance, che si occupa di occupa quotidianamente di queste questioni, in un periodo storico in cui la ricerca diventa una conversazione mediata dall'intelligenza artificiale. A questo mondo è arrivato per una via insolita. Prima del web marketing sono venuti gli studi in Lingue e letterature straniere all'Università di Verona, e quella formazione umanistica si è rivelata più utile del previsto: quando sono le macchine a generare linguaggio, capire come funziona il linguaggio (i significati, le sfumature, il modo in cui una domanda nasconde un'intenzione) torna a essere una competenza preziosa. Lo ha raccontato in un'intervista per People of Univr, la rubrica dell'ateneo veronese dedicata agli ex studenti, con un titolo che vale già da solo come sintesi: dalle lingue al SEO.

Forse è questa la nota più curiosa della vicenda. Mentre temiamo che l'intelligenza artificiale renda superfluo il lavoro umano, la ricerca che impara a parlare finisce per premiare chi sa usare bene le parole. Le risposte, ormai, le scrive la macchina; ma le domande, e il senso da dare alle cose, restano per ora una faccenda nostra.