Come cambia la ricerca online con l’intelligenza artificiale
La ricerca online con l’intelligenza artificiale sta modificando un’abitudine consolidata: digitare alcune parole su un motore di ricerca, scorrere una lista di risultati e aprire uno o più siti per trovare la risposta. Oggi Google e altri strumenti possono elaborare direttamente le informazioni, riassumerle e proporre una risposta prima ancora che l’utente visiti una pagina web.
Il cambiamento riguarda quindi chi cerca informazioni, i motori di ricerca e chi pubblica contenuti online. Le domande diventano più naturali e articolate, le risposte più immediate e il ruolo delle fonti assume un significato diverso. La comodità aumenta, ma cresce anche la necessità di capire da dove provengono le informazioni, quanto siano aggiornate e quando sia opportuno approfondire attraverso le pagine originali.
Come cambia il modo di cercare informazioni online
L’intelligenza artificiale sta trasformando soprattutto il rapporto tra domanda e risposta. La ricerca tradizionale chiedeva spesso all’utente di tradurre il proprio bisogno in poche parole chiave e di confrontare autonomamente diversi risultati. I sistemi generativi permettono invece di formulare richieste molto più vicine al linguaggio utilizzato in una conversazione.
Dalle parole chiave alle domande complete
Per molti anni cercare sul web ha significato utilizzare combinazioni sintetiche come “migliore aspirapolvere casa”, “vacanze bambini mare” oppure “come pulire forno”. Le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale generativa consentono di usare domande molto più dettagliate, specificando esigenze, vincoli e contesto.
Una persona può chiedere, per esempio, quale soluzione sia più adatta a una determinata situazione e aggiungere poi una seconda domanda senza ricominciare la ricerca da zero. Il sistema può utilizzare il contesto già fornito per affinare la risposta.
I dati del Pew Research Center mostrano quanto questo comportamento sia già collegato alle sintesi generate dall’AI. Nell’analisi di 68.879 ricerche effettuate su Google, solo l’8% delle query composte da una o due parole produceva una sintesi AI, mentre la percentuale saliva al 53% nelle ricerche di almeno dieci parole. Le interrogazioni formulate come vere e proprie domande generavano una sintesi nel 60% dei casi.
Questo non significa che le keyword siano scomparse. Per i motori restano importanti per comprendere argomento e intento, ma l’utente può esprimere lo stesso bisogno attraverso un linguaggio più naturale, descrittivo e conversazionale.
Dalla lista di link alle risposte dirette
La seconda trasformazione riguarda ciò che compare dopo la ricerca. La classica pagina composta prevalentemente da collegamenti verso siti esterni viene sempre più spesso accompagnata da risposte elaborate direttamente dal motore di ricerca.
Il fenomeno era iniziato molto prima della diffusione dell’intelligenza artificiale generativa. Featured snippet, knowledge panel, previsioni meteo, risultati sportivi e altre informazioni potevano già essere consultati senza lasciare Google. La differenza attuale sta nella capacità dei sistemi AI di combinare e sintetizzare informazioni provenienti da più fonti, creando una risposta coerente a una domanda anche complessa.
Per l’utente significa poter ottenere rapidamente una definizione, un confronto o una spiegazione generale. La visita al sito originale può diventare un passaggio successivo, necessario soprattutto quando servono dettagli, documentazione, dati completi o una verifica della fonte.
Una ricerca sempre più conversazionale e multimodale
L’interazione non si limita più necessariamente a una singola query testuale. I sistemi di ricerca stanno diventando conversazionali, perché consentono di porre domande successive mantenendo il contesto della richiesta precedente.
Si sta ampliando anche il ruolo della ricerca multimodale. Testo, immagini e voce possono essere utilizzati insieme per descrivere ciò che si vuole conoscere. La logica cambia: l’utente non deve sempre sapere in anticipo quali parole utilizzare, ma può fornire al sistema gli elementi disponibili e chiedere di interpretarli.
Questa modalità è particolarmente utile quando il bisogno informativo è difficile da esprimere con poche keyword. Una fotografia può servire a identificare un oggetto, mentre una domanda vocale permette di aggiungere rapidamente dettagli. La ricerca diventa così meno legata alla formulazione tecnica della query e maggiormente orientata alla comprensione dell’intento dell’utente.
Come l’intelligenza artificiale costruisce le risposte
Dietro una risposta generata dall’AI non c’è semplicemente un motore che sostituisce una pagina web con un testo automatico. I sistemi possono effettuare più ricerche, individuare informazioni pertinenti, confrontare diverse fonti e organizzare il risultato in una forma più semplice da consultare.
Il funzionamento varia da piattaforma a piattaforma e nessun sistema può garantire che ogni risposta sia sempre corretta. Per questo le stesse aziende che sviluppano questi strumenti invitano a verificare le informazioni importanti.
AI Overview e motori di ricerca generativi
Tra gli esempi più visibili c’è Google AI Overview, che può mostrare nella pagina dei risultati una panoramica generata dall’intelligenza artificiale insieme ai tradizionali risultati di ricerca.
La stessa evoluzione è evidente nei cosiddetti answer engine e negli assistenti generativi, che cercano di rispondere direttamente alla domanda anziché limitarsi a indicare dove potrebbe trovarsi l’informazione.
Con AI Mode, Google permette di formulare richieste che in precedenza avrebbero potuto richiedere diverse ricerche separate e di proseguire attraverso domande successive. Secondo la documentazione ufficiale di Google, il sistema utilizza una tecnica definita query fan-out: divide una domanda in diversi sottoargomenti, esegue più ricerche parallelamente e riunisce le informazioni ottenute in una risposta comprensibile.
La ricerca generativa può quindi risultare particolarmente efficace quando si devono confrontare caratteristiche, comprendere un argomento articolato o mettere insieme informazioni distribuite su più fonti.
Come vengono selezionate e sintetizzate le fonti
Una risposta AI può basarsi su più pagine e non necessariamente riprodurre l’ordine dei classici risultati organici. Diventa quindi importante distinguere tra posizionamento di una pagina e possibilità che una sua informazione venga utilizzata all’interno di una sintesi.
I sistemi cercano contenuti pertinenti alla domanda e tentano di ricavarne informazioni utili. Per chi pubblica online acquistano valore elementi già importanti per la qualità editoriale: chiarezza, struttura del testo, autorevolezza, presenza di fonti, precisione delle affermazioni e aggiornamento delle informazioni.
Il concetto di E-E-A-T, utilizzato nell’ambito delle linee guida di qualità di Google, resta particolarmente rilevante. Esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità aiutano il lettore a comprendere perché una fonte meriti attenzione e facilitano la costruzione di contenuti che possano essere verificati.
Una risposta generata automaticamente, però, può interpretare male una pagina, perdere parte del contesto o combinare informazioni non perfettamente compatibili. Google stesso specifica che AI Mode può commettere errori e raccomanda di controllare le informazioni importanti attraverso più fonti.
Perché una risposta può arrivare senza aprire un sito
Uno degli effetti più evidenti riguarda le cosiddette zero-click search, le ricerche terminate senza cliccare un risultato esterno. Il fenomeno precede l’arrivo dell’AI generativa, ma le sintesi automatiche possono accentuarlo perché offrono una quantità maggiore di informazioni direttamente nella pagina dei risultati.
Il Pew Research Center ha analizzato il comportamento di 900 adulti statunitensi durante marzo 2025. Quando compariva una sintesi AI, gli utenti cliccavano un risultato tradizionale nell’8% delle visite; quando la sintesi non era presente, il clic avveniva nel 15% dei casi. Solo l’1% delle visite con AI summary portava a un clic su una delle fonti indicate nella stessa sintesi.
Lo stesso studio ha rilevato che il 26% delle visite a una pagina con sintesi AI terminava con la chiusura della sessione di navigazione, contro il 16% delle pagine che mostravano soltanto risultati tradizionali. I numeri riguardano un campione statunitense e non possono essere automaticamente estesi a tutti gli utenti del web, ma mostrano con chiarezza come la presenza di una risposta già elaborata possa modificare il comportamento successivo alla ricerca.
Cosa cambia per siti, contenuti e visibilità online
La trasformazione interessa direttamente anche editori, aziende, professionisti e siti informativi. Se una parte delle risposte viene fornita prima del clic, ottenere visibilità online non coincide più esclusivamente con raggiungere una buona posizione nei risultati organici.
La SEO mantiene il proprio ruolo, perché un contenuto deve essere accessibile, indicizzabile, pertinente e tecnicamente corretto. Accanto a questi aspetti cresce l’attenzione verso la capacità delle informazioni di essere comprese, estratte e associate con precisione alla fonte che le pubblica.
Perché le sole keyword non bastano più
Le parole chiave continuano a essere utili per descrivere un argomento e comprendere ciò che le persone cercano, ma un contenuto costruito soltanto attorno alla loro ripetizione difficilmente risponde alle esigenze della ricerca attuale.
Un sistema generativo deve riuscire a capire chi dice cosa, in quale contesto, con quali prove e rispetto a quale domanda. Diventano quindi importanti definizioni precise, spiegazioni autosufficienti, esempi, dati attribuiti alle rispettive fonti e una struttura che distingua chiaramente i diversi sottoargomenti.
Anche gli intenti diventano più articolati. Una persona può chiedere contemporaneamente un confronto, un consiglio pratico e una spiegazione. Per rispondere adeguatamente, una pagina deve coprire il tema in profondità senza trasformarsi in una successione artificiale di keyword.
La ricerca generativa spinge quindi verso contenuti concepiti attorno a domande reali e relazioni semantiche, piuttosto che intorno alla sola presenza di determinate espressioni.
Qualità, chiarezza e autorevolezza delle fonti
Quando un contenuto può essere utilizzato per costruire una risposta senza che l’utente apra immediatamente la pagina, la qualità della singola informazione assume ancora più peso.
Titoli descrittivi, paragrafi che rispondono direttamente alla domanda, dati accompagnati dalla fonte e terminologia non ambigua rendono il testo più semplice da interpretare sia per la persona sia per i sistemi automatici.
L’autorevolezza non deriva dalla sola lunghezza del contenuto. Conta la capacità di sostenere le affermazioni con fonti verificabili, distinguere i dati dai commenti e dichiarare eventuali limiti. Un dato statistico relativo agli Stati Uniti, per esempio, non dovrebbe essere presentato come rappresentativo automaticamente dell’Italia o dell’intera popolazione mondiale.
Anche l’aggiornamento ha un ruolo significativo. In settori soggetti a rapidi cambiamenti, una pagina tecnicamente ben realizzata ma contenente informazioni obsolete può offrire una risposta meno utile rispetto a una fonte più recente e accurata.
Dalla SEO alla Generative Engine Optimization
L’evoluzione della ricerca ha portato alla diffusione del termine Generative Engine Optimization, abbreviato in GEO. L’espressione indica le pratiche finalizzate a strutturare i contenuti affinché possano essere compresi, selezionati e citati dai sistemi di intelligenza artificiale generativa.
La GEO non rende superflua la SEO. Le due attività intervengono su aspetti differenti ma collegati: la SEO continua a occuparsi di indicizzazione, architettura del sito, rilevanza, prestazioni e visibilità nei risultati di ricerca; la GEO presta maggiore attenzione a come le informazioni vengono interpretate e utilizzate nelle risposte generate.
Per approfondire questo cambiamento, Semantik spiega come funziona la Generative Engine Optimization e quali criteri possono aiutare i contenuti a essere individuati, utilizzati e citati dai sistemi basati sull’intelligenza artificiale.
Il concetto è stato formalizzato anche in ambito accademico nel 2024 attraverso il lavoro “GEO: Generative Engine Optimization”, sviluppato da ricercatori di Princeton University, Georgia Tech, Allen Institute for AI e IIT Delhi. La crescita del tema riflette un cambiamento più ampio: alla domanda “quanto è visibile una pagina nei risultati?” si affianca sempre più spesso “quanto è riconoscibile una fonte nelle risposte prodotte dall’AI?”.
Come usare la ricerca con AI in modo più consapevole
La possibilità di ottenere una risposta in pochi secondi rende la ricerca generativa molto pratica, ma velocità e affidabilità non sono sinonimi. La modalità corretta dipende dal tipo di informazione cercata e dalle conseguenze che potrebbe avere un eventuale errore.
Una risposta sintetica può essere sufficiente per orientarsi su un argomento. Quando la decisione riguarda salute, denaro, norme, lavoro, istruzione o altri temi sensibili, è preferibile verificare le fonti primarie e controllare che le informazioni siano aggiornate.
Quando una risposta sintetica può essere sufficiente
Le risposte generate dall’intelligenza artificiale sono particolarmente utili per ottenere una prima panoramica, comprendere un termine, individuare i principali aspetti di un argomento o organizzare una ricerca successiva. Se la domanda riguarda una conoscenza generale e non richiede precisione assoluta, la sintesi permette di risparmiare tempo e può indicare quali elementi meritino un approfondimento.
Lo stesso vale quando si cerca di capire quali domande porre. Chi parte da una conoscenza limitata può utilizzare una risposta iniziale per acquisire il lessico necessario e restringere progressivamente il campo. È utile ricordare che una formulazione convincente non costituisce una prova dell’esattezza dell’informazione. Un sistema generativo può produrre un testo chiaro anche quando parte dei dati è incompleta o interpretata in modo scorretto.
Quando conviene consultare direttamente le fonti
La consultazione della fonte originale diventa particolarmente importante quando servono numeri precisi, condizioni contrattuali, disposizioni normative, indicazioni sanitarie, scadenze, documenti ufficiali o informazioni che possono cambiare nel tempo.
Una sintesi inevitabilmente seleziona ciò che considera più rilevante. Il documento originale permette invece di leggere il contesto completo, verificare eventuali eccezioni e capire chi ha prodotto l’informazione.
La stessa regola vale per statistiche e studi. Un dato può essere corretto ma riferirsi a una popolazione, a un periodo o a una metodologia differenti rispetto alla propria domanda. Conoscere il campione e la data della rilevazione evita di attribuire al numero un significato più ampio di quello che possiede realmente.
Per questo la ricerca basata sull’AI funziona meglio quando viene considerata uno strumento di accesso e organizzazione delle informazioni, non una sostituzione automatica delle fonti originali.
Come verificare informazioni, dati e riferimenti
Un primo controllo consiste nell’aprire le fonti indicate e verificare che sostengano realmente l’affermazione presentata. La presenza di un collegamento non garantisce che il contenuto citato dica esattamente ciò che la sintesi gli attribuisce.
È poi utile controllare data di pubblicazione, autore, organizzazione responsabile e contesto. Per informazioni soggette a frequenti aggiornamenti, la data può essere determinante. Nei temi tecnici conviene preferire documentazione ufficiale, enti pubblici, università, studi scientifici o soggetti con competenze riconoscibili.
Quando una decisione ha conseguenze rilevanti, confrontare almeno due fonti indipendenti riduce il rischio di affidarsi a un errore isolato. È una precauzione coerente anche con le indicazioni di Google, che suggerisce di verificare le informazioni importanti in più luoghi quando si utilizza AI Mode.
La vera novità della ricerca online con l’intelligenza artificiale non consiste quindi soltanto nell’avere risposte più rapide. Cambia il percorso attraverso cui l’utente arriva all’informazione: la selezione iniziale viene sempre più spesso svolta da sistemi automatici, mentre alla persona resta il compito di stabilire quando fidarsi della sintesi e quando approfondire la fonte.
