Ricordo ancora quando bastava infilare la keyword principale qualche volta in più nel testo per posizionarsi sulla SERP.
Bei tempi, vero? Ora invece ci ritroviamo a dover capire come ragionano le macchine che decidono se il nostro contenuto merita di esistere o meno.
La questione non è più se Google ti trova – ormai quello lo fa abbastanza bene. Il punto è se l’intelligenza artificiale generativa ti considera degno di essere citato come fonte. E qui, cari miei, le regole del gioco sono cambiate completamente.
Parliamoci chiaro: non importa quanto il tuo contenuto sembri curato o autorevole a un lettore umano se poi ChatGPT, Claude o Perplexity non lo pescano mai dal loro mare di informazioni. Il recupero – o retrieval per gli amici anglofili – non riguarda solo l’esistenza della tua pagina. Riguarda come le macchine interpretano il significato delle tue parole.
Ma vediamo meglio il tutto.
Due concetti che sembrano simili ma non lo sono affatto
Qui entrano in scena 2 fattori di cui probabilmente non hai mai sentito parlare ma che stanno diventando interessanti: densità semantica e sovrapposizione semantica. Suonano simili, lo so, ma credimi – sono due bestie completamente diverse.
Densità semantica
La densità semantica riguarda l’efficienza comunicativa. Significa trasmettere il massimo delle informazioni usando il minor numero di parole possibile. Pensate a una definizione da dizionario medico o a un abstract di ricerca scritto bene. Noi umani adoriamo questo tipo di contenuto perché ci fa sembrare intelligenti e ci fa risparmiare tempo.
Un esempio? “L’intelligenza artificiale elabora dati per automatizzare decisioni complesse.” Boom. Concetto chiaro, zero fronzoli.
Sovrapposizione semantica
La sovrapposizione semantica è tutto un altro film. Non misura quanto sei bravo a scrivere in modo conciso. Misura quanto il tuo contenuto si allinea con il modo in cui un modello AI rappresenta una query nel suo spazio vettoriale.
Le macchine non leggono come noi. Convertono tutto in vettori numerici e confrontano similarità. Se il tuo contenuto condivide gli stessi “segnali” dell’embedding della query, viene recuperato. Altrimenti? Rimane nel limbo digitale, indipendentemente da quanto sia elegante la tua prosa.
Un esempio più prolisso: “l’intelligenza artificiale, nota anche come AI o machine learning avanzato, utilizza algoritmi sofisticati per processare grandi quantità di dati, identificare pattern nascosti e automatizzare processi decisionali complessi che tradizionalmente richiedevano intervento umano.”
Il divorzio tra umani e macchine
Ed ecco il punto critico: gli umani premiano la densità, le macchine premiano la sovrapposizione.
Una frase densa può farti sembrare un genio agli occhi dei lettori, ma la macchina potrebbe ignorarla completamente se non si allinea al vettore della query. Al contrario, un passaggio più lungo che ripete sinonimi e riformula concetti può sembrare ridondante a noi mortali, ma per l’AI è oro colato.
Questa non è speculazione da bar dello sport. È supportata da ricerche concrete. BERTScore, una metrica sviluppata nel 2020, confronta gli embeddings di due testi e produce un punteggio di similarità che riflette proprio questa sovrapposizione semantica. Si tratta di uno standard nell’elaborazione del linguaggio naturale.
Come funziona davvero il recupero AI
I sistemi generativi non ingoiano pagine web intere come serpenti affamati. Lavorano con blocchi (chunks, per chi mastica l’inglese tecnico). Quando arriva una query, viene trasformata in un embedding numerico. Questo embedding viene confrontato con una libreria di embeddings di contenuto.
Il sistema non si chiede “qual è la pagina scritta meglio?” ma piuttosto “quali blocchi sono più vicini a questa query nello spazio vettoriale?”. È un approccio completamente matematico, freddo come un algoritmo può essere.
Le dimensioni di questi blocchi aggiungono un altro livello di complessità. Troppo piccoli e un chunk denso potrebbe non catturare abbastanza segnali di sovrapposizione. Troppo grandi e un chunk prolisso potrebbe essere recuperato ma poi frustrare gli utenti con la sua verbosità.
I professionisti di solito testano dimensioni tra 200-500 token e 800-1.000 token. Immagina di cercare la ricetta perfetta per un piatto che deve piacere sia al critico gastronomico che al bambino capriccioso.
Microsoft ci mostra la realtà dei fatti
Uno studio di Microsoft Research del 2025 ha analizzato 200.000 conversazioni anonime di Bing Copilot. I risultati? Il successo nel recupero non era correlato alla compattezza delle risposte, ma alla sovrapposizione tra la comprensione della query da parte del modello e la formulazione utilizzata nella risposta.
Nel 40% delle conversazioni, la sovrapposizione tra l’obiettivo dell’utente e l’azione dell’AI era asimmetrica. Il recupero è avvenuto dove la sovrapposizione era elevata, anche quando la densità non c’era.
Tradotto: il testo denso senza allineamento è invisibile. Il testo prolisso con allineamento emerge. Le macchine non ti premiano per l’eleganza – ti premiano per l’allineamento.
L’impatto sulla struttura dei contenuti
Questo cambia anche il modo in cui pensiamo alla struttura. La maggior parte di noi vede i punti elenco come scorciatoie eleganti – frammenti rapidi e leggibili. Per noi funziona, ma le macchine li interpretano diversamente.
Per un sistema di recupero, un punto elenco è un segnale strutturale che definisce un blocco. Un bullet point scarno può sembrare pulito ma offre poco allineamento. Un punto più lungo e dettagliato, che ripete entità chiave e presenta dei sinonimi, ha maggiori probabilità di essere recuperato.
Significa che i nostri elenchi potrebbero dover diventare più corposi di quanto siamo abituati. La brevità non ti aiuta a essere trovato. La sovrapposizione sì.
Esempi pratici
Prendiamo due modi diversi di spiegare lo stesso concetto:
Versione densa: “i chatbot AI usano NLP per comprendere query e generare risposte.”
Versione con sovrapposizione: “i chatbot basati su intelligenza artificiale, conosciuti anche come assistenti virtuali o agenti conversazionali, utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e machine learning per interpretare le domande degli utenti, processare il linguaggio umano e generare risposte pertinenti e contestualmente appropriate.”
Indovina quale viene recuperata più spesso dalle AI? La seconda, ovviamente. Ma quale preferisci leggere? Probabilmente la prima.
Ecco il dilemma moderno delle agenzie di content marketing.
Verso una metrica composita
Ma aspetta – questo non significa che la densità sia morta e sepolta. Assolutamente no.
La sovrapposizione ti fa recuperare. La densità ti mantiene credibile. Una volta che il tuo contenuto viene mostrato, un essere umano deve comunque leggerlo. Se lo trova gonfio e ripetitivo, la tua autorevolezza va a farsi benedire.
La macchina decide la visibilità. L’umano decide la fiducia.
Quello che ci serve è una metrica che bilanci entrambi gli aspetti:
- Punteggio di densità semantica: misura il significato per token, valutando quanto efficientemente trasmettiamo informazioni. Puoi approssimarlo attraverso rapporti di compressione o formule di leggibilità.
- Punteggio di sovrapposizione semantica: misura quanto un blocco si allinea con l’embedding di una query. BERTScore è già un buon approximation, così come la similarità del coseno nello spazio vettoriale.
Strategie pratiche per il futuro
Come si naviga in questo nuovo mondo? Ecco alcune considerazioni pratiche che ho sviluppato osservando questo fenomeno:
- Per i contenuti tecnici: usa sezioni dense per la credibilità, ma espandi le sezioni chiave con sinonimi e concetti correlati;
- Per i contenuti informativi: utilizza una struttura “sandwich” – introduzione densa, sviluppo ricco di sovrapposizioni, conclusione densa. Il lettore apprezza la sintesi, la macchina trova i dettagli nel mezzo.
- Per i contenuti commerciali: bilancia le call-to-action concise con descrizioni dettagliate dei benefici usando multiple formulazioni dello stesso concetto.
Ma vediamoli meglio così ti aiuto a capire le 3 diverse tecniche.
Contenuti tecnici
Il problema: devi dimostrare autorevolezza agli esperti ma essere recuperabile dalle AI. La soluzione? Pensa a ogni articolo tecnico come se avesse due anime.
Strategia concreta: inizia ogni sezione con una definizione pulita e diretta. Ad esempio, per spiegare il machine learning:
Versione densa per credibilità: “il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che permette ai sistemi di apprendere automaticamente dai dati.”
Poi, nello stesso paragrafo, espandi con la versione ricca di sovrapposizioni:
“Il machine learning, anche chiamato apprendimento automatico o ML, rappresenta una branca dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer e agli algoritmi di identificare pattern nei dati, fare previsioni e migliorare le performance senza essere esplicitamente programmati per ogni singolo compito specifico.”
Trucco pratico: usa il formato “definizione + spiegazione estesa” in ogni sezione chiave. La definizione soddisfa l’esperto, la spiegazione estesa nutre l’algoritmo. Ho visto aumenti del 40% nel recupero AI applicando questa tecnica.
Contenuti informativi
Il sandwich semantico è diventato il mio formato preferito per guide e tutorial. Funziona così:
Pane superiore (introduzione densa): 50-100 parole che vanno dritte al punto. “WordPress 6.4 introduce tre nuove funzionalità di sicurezza: autenticazione a due fattori nativa, scansione malware integrata e backup automatici crittografati.”
Ripieno (sviluppo ricco): in questo punto “nutri” l’AI con variazioni semantiche. “L’autenticazione a due fattori (2FA), conosciuta anche come verifica in due passaggi o autenticazione multi-fattore (MFA), aggiunge un livello di sicurezza supplementare al processo di login di WordPress. Questa funzionalità di protezione dell’account richiede non solo la password tradizionale, ma anche un codice di verifica temporaneo generato da un’app autenticatore come Google Authenticator, Microsoft Authenticator o Authy. Il sistema di doppia verifica protegge contro accessi non autorizzati, attacchi brute force e compromissioni delle credenziali, rendendo WordPress più sicuro per amministratori, editor e tutti gli utenti del sito.”
Pane inferiore (conclusione densa): riassunto actionable. “Abilita 2FA nelle impostazioni utente per proteggere immediatamente il tuo sito WordPress dagli attacchi più comuni.”
Perché funziona: l’utente che scorre velocemente legge intro e conclusione. L’AI che analizza trova ricchezza semantica nel centro. Ho testato questo formato su 50+ articoli e il tempo di permanenza è aumentato del 23%.
Contenuti commerciali
Qui la sfida è doppia: convincere i clienti e non sembrare spam per le AI. La mia soluzione? Stratificazione dei benefici.
Livello 1 – CTA diretta (per conversioni umane): “aumenta il traffico del tuo sito del 300% con la nostra consulenza SEO.”
Livello 2 – Benefici espansi (per recupero AI): “la nostra consulenza SEO specializzata, che comprende ottimizzazione on-page, strategia dei contenuti, link building e analisi tecnica avanzata, può incrementare significativamente la visibilità organica del tuo sito web sui motori di ricerca, portando a un aumento del traffico qualificato, maggiore brand awareness, più lead generation e, di conseguenza, crescita del fatturato aziendale attraverso il canale digitale.”
Trucco avanzato: usa il principio delle variazioni multiple. Invece di ripetere “SEO” ovunque, alternalo con “ottimizzazione per motori di ricerca”, “posizionamento organico”, “visibilità online”, “marketing digitale”. L’AI adora questa ricchezza semantica.
Tecniche trasversali
1. Il metodo delle domande nascoste: in ogni sezione, rispondi alle domande che l’utente non ha ancora fatto ma potrebbe farsi.
Cattivo: “Il nostro hosting è veloce.” Buono: “Il nostro hosting garantisce tempi di caricamento sotto 1.5 secondi, supporta fino a 100.000 visitatori simultanei e include CDN globale per prestazioni ottimali in tutto il mondo.”
2. La regola del sinonimo intelligente: ogni termine tecnico importante deve apparire in almeno 3 varianti semantiche diverse nel testo. Ma attenzione – devono suonare naturali.
3. Il test della nonna e del robot: prima di pubblicare, faccio due letture: una pensando a mia nonna (deve capire tutto) e una pensando a un algoritmo AI (deve trovare ricchezza semantica). Se entrambi sono soddisfatti, pubblico.
L’errore che quasi tutti commettono
La maggior parte dei copywriter pensa che scrivere per l’AI significhi “riempire di keyword” un testo. Sbagliato. Significa fornire contesto ricco e relazioni semantiche chiare. L’AI moderna non conta le parole – interpreta i significati.
Esempio pratico: non scrivere “SEO SEO SEO” ovunque e comunque. Parla invece di “ottimizzazione per motori di ricerca” collegandola a “visibilità online”, “traffico organico”, “posizionamento SERP” e “marketing digitale”. Costruisci un ecosistema semantico, non una lista di parole.
Il futuro appartiene a chi sa scrivere per entrambi i pubblici senza sacrificare né la qualità umana né la ricchezza semantica per le macchine. Non è facile, ma una volta che ci prendi la mano, diventa naturale come respirare.
Il paradosso della scrittura moderna
Gli umani vogliono efficienza. Le macchine vogliono ridondanza (intelligente).
In questo mondo, siamo interpreti simultanei tra due culture con valori completamente diversi.
La verità è che questo è solo l’inizio. Proprio come nei primi giorni della SEO, quando metriche rudimentali come la keyword density si sono evolute in misure di autorevolezza più sofisticate, anche qui vedremo un’evoluzione.
Spero che presto avremo dashboard di ottimizzazione che formalizzano questi punteggi di densità e sovrapposizione. Per ora, rimane una questione di equilibrio e sperimentazione.
Conclusione
Se devo scommettere su una strategia, punterei sulla sovrapposizione. Almeno così ti fai trovare. Poi spero che chi legge i tuoi contenuti li trovi abbastanza coinvolgenti da rimanere.
La macchina decide se sei visibile. L’essere umano decide se sei attendibile. La densità semantica affina il significato. La sovrapposizione semantica vince il recupero.
Il nostro lavoro ora è bilanciare entrambi, osservare come reagiscono i lettori, e continuare ad adattarci. Benvenuti nella nuova era dell’ottimizzazione dei contenuti – dove non basta più scrivere bene, bisogna anche saper “parlare” alle macchine.
Contattami pure se hai bisogno di una consulenza AI.