Nelle risposte delle AI il tuo sito pesa il 14%. L’86% delle citazioni arriva da pagine che non controlli. Lo dice il primo esperimento GEO pubblico con numeri veri: due test consecutivi, 15 keyword commerciali ciascuno, sei piattaforme, 775 eventi di citazione tracciati a mano. Search Engine Land li ha pubblicati il 14 settembre 2026. Nel secondo test, su 437 menzioni di fonte, le liste pubblicate su siti di terzi hanno generato l’85,8% della visibilità, la lista pubblicata sul sito del brand il 14,0%, i comunicati stampa lo 0,2%. Tradotto per la tua azienda: puoi scrivere il contenuto più completo d’Italia sul tuo sito e restare invisibile a ChatGPT e a Gemini, se nessun altro ti nomina.
Sommario
- Cosa hanno testato, esattamente
- Il numero che ribalta il manuale: 85,8% contro 14%
- La sorpresa italiana: Gemini e AI Mode valgono due terzi
- Tre fonti su dieci fanno il 78% del lavoro
- La modifica che ha moltiplicato le menzioni per 12
- Cosa continua a contare sul tuo sito (poco, ma conta)
- Perché questo non è link building comprata
- I limiti di questi dati, detti onestamente
- Cosa farei io, in ordine, partendo da zero
- Cosa cambia nella pratica SEO e GEO
- Domande frequenti
- Cosa significa per le aziende italiane
Cosa hanno testato, esattamente
Zeeshan Yaseen, consulente SEO e AI search, ha fatto una cosa che nel GEO quasi nessuno fa: ha messo i numeri. Non uno screenshot di ChatGPT che cita un cliente, non un caso isolato raccontato a posteriori. Due esperimenti strutturati, uno dopo l’altro, con interrogazioni fatte a mano, con e senza VPN per escludere le differenze geografiche.
Esperimento 1 — il test del consulente. Un brand già avviato, seguito come cliente. Costo: diverse migliaia di dollari. Durata: alcuni mesi. Quindici keyword a intento commerciale tracciate su quattro piattaforme: ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity. Strategia: piazzare liste di settore (le classiche “migliori X”) sulle fonti che le AI pescavano già per quelle keyword, più una lista sul sito del brand, il tutto sostenuto da comunicati stampa, guest post e attività organica su LinkedIn.
Risultato: il brand è arrivato a comparire su 10-12 keyword su 15, con un picco di presenza del 37,01% il 29 aprile. La distribuzione delle citazioni: ChatGPT 148, Claude 96, Gemini 87, Perplexity 64.
Esperimento 2 — il test da zero. Un’agenzia SaaS di link building senza nessuna presenza misurabile nelle AI. Nella finestra di baseline, dal 30 aprile al 29 maggio, il brand non compariva su nessuna piattaforma. Il test è partito il 30 maggio ed è finito il 28 giugno: trenta giorni, sei piattaforme (aggiunti Google AI Mode e Grok), sempre quindici keyword commerciali, sempre controllo manuale.
Risultato: 298 apparizioni in trenta giorni, partendo da zero.
Ed è qui che una delle conclusioni del primo esperimento è saltata.
Il numero che ribalta il manuale: 85,8% contro 14%
Nel secondo esperimento sono state contate 437 menzioni di fonte. La ripartizione è questa:
- 85,8% — liste pubblicate su siti di terzi (earned)
- 14,0% — la lista pubblicata sul sito del brand (owned)
- 0,2% — comunicati stampa
Il sito proprio è stata la fonte più veloce a essere citata. Ma la visibilità, in volume, l’hanno prodotta gli altri.
Questo è il punto che rompe con il manuale corrente della Generative Engine Optimization. Il manuale dice: scrivi contenuti eccellenti, strutturali bene, rispondi in alto, aggiungi FAQ, metti i dati strutturati, e le AI ti citeranno. È una verità parziale. Serve, ma non basta, e in ordine di importanza viene dopo.
Il modello mentale corretto, dopo questi due test, è un altro: un modello linguistico non decide se sei credibile leggendo il tuo sito. Decide leggendo cosa dicono di te gli altri siti. Il tuo sito è una fonte tra tante, e per giunta è la fonte più interessata del gruppo. Quando un LLM deve rispondere a “qual è la migliore agenzia X”, il tuo “siamo i migliori” vale quanto vale: quasi niente. La riga in cui compari dentro una lista di terzi, accanto ai tuoi concorrenti, vale molto di più.
È lo stesso ragionamento che avevo fatto scrivendo di perché il backlink comprato non ti fa citare dalle AI: quello che conta non è il link, è il contesto in cui il tuo nome viene pronunciato. Questi dati aggiungono la parte che mancava, cioè il peso relativo. Non “conta anche”. Conta sei volte tanto.
La sorpresa italiana: Gemini e AI Mode valgono due terzi
Nel secondo esperimento, le 298 apparizioni si distribuiscono così:
- Gemini: 104
- Google AI Mode: 95
- Claude: 59
- ChatGPT: 32
- Grok: 4
- Perplexity: 4
Gemini e AI Mode insieme fanno circa due terzi del totale. Nel primo esperimento, dove AI Mode non era tracciato, comandava ChatGPT. Il ribaltamento va preso con le pinze, perché le due nicchie erano diverse e perché aggiungere una piattaforma cambia la base di calcolo. Ma il segnale c’è ed è coerente con quello che vedo sui progetti italiani.
In Italia questa cosa pesa il doppio. Qui Google ha una quota di ricerca superiore alla media internazionale, e l’AI Mode e le AI Overview sono dentro la stessa scatola che le persone già usano. Non devono scaricare niente, non devono cambiare abitudine. Se stai investendo tutto il budget GEO sul “farsi citare da ChatGPT” — ed è la richiesta che ricevo più spesso — stai lavorando sul canale più visibile, non su quello più grosso per il mercato italiano.
C’è una sfumatura importante su Claude. Ha prodotto meno citazioni in volume (59), ma è risultato primo o pari-primo su cinque delle dieci keyword che hanno performato meglio. Gemini distribuisce, Claude concentra sul commerciale. Per un’azienda che vende, la distribuzione conta più del totale: essere citati venti volte su domande generiche vale meno che essere citati cinque volte su “qual è il miglior fornitore di X”.
Tre fonti su dieci fanno il 78% del lavoro
Il dato più utile in assoluto per chi ha budget limitato è questo: nel secondo esperimento tre sole fonti — Indie Hackers, Bruce Jones SEO e la lista sul sito del brand — hanno prodotto 342 delle 437 menzioni totali, cioè circa il 78%. Le altre sette collocazioni attive si sono divise il resto.
Nel primo esperimento la stessa cosa, ancora più marcata: una singola lista su Indeed SEO ha generato 190 menzioni. MEXC e un comunicato GlobeNewswire seguivano, ma molto staccati. Complessivamente le liste hanno fatto il 72,4% delle citazioni e i comunicati stampa il 24,1%.
Il metodo per trovare quelle fonti è semplice e lo puoi replicare oggi senza strumenti a pagamento: fai le tue domande commerciali alle AI e segnati quali siti citano. Non quali siti ti piacerebbe, quali citano davvero. Poi vai a chiedere di entrare in quelle pagine. Nell’esperimento, dopo i placement mirati, Indie Hackers è cresciuto del 232% nelle citazioni, Bruce Jones SEO da 26 a 69 menzioni (+165%), TechBullion da 15 a 37 (+147%).
Ma — e questo è il pezzo che di solito nessuno racconta — non ha funzionato dappertutto. RankTracker e HR.com hanno prodotto meno citazioni dopo il placement che durante la fase di ricerca. Due siti in shortlist non sono mai comparsi nella finestra di misurazione. Il metodo alza il tasso di successo, non lo garantisce. Se qualcuno ti vende una lista di “siti che ti fanno citare dalle AI” a prezzo fisso, sta vendendo una certezza che i dati non danno.
Sulla gerarchia delle fonti, l’esperimento ha visto contare più l’autorevolezza e la pertinenza della fonte che la qualità del testo in sé. In ordine: fonti governative ed educative, poi testate giornalistiche, poi siti di settore, poi siti generalisti. Le liste scritte meglio su siti generalisti hanno prodotto poca visibilità. I comunicati stampa amplificano una buona collocazione, ma non compensano una fonte debole.
La modifica che ha moltiplicato le menzioni per 12
Questo è il risultato che rileggerei due volte se fossi un imprenditore.
La lista pubblicata sul sito del brand, all’inizio, era promozionale: parlava del brand. Il 23 giugno è stata riscritta in chiave comparativa, inserendo i concorrenti principali. Le menzioni di quella pagina sono passate da 4 a 49, un fattore 12,25. La curva di visibilità giornaliera è salita da 22 il 23 giugno a un picco di 95 il 27 giugno.
Nel primo esperimento era successa la cosa speculare: una lista posizionava il brand accanto a nomi riconosciuti del settore (Lily Ray, Aleyda Solis). Quando quei nomi sono stati tolti, la performance è calata. Stesso effetto, due brand, due verticali, due direzioni opposte.
Il meccanismo, se ci pensi, è ovvio. Un modello linguistico non sta cercando la tua pagina promozionale. Sta cercando una pagina che gli permetta di rispondere a un confronto. Una pagina che dice solo “noi siamo bravi” non è utilizzabile per rispondere a “quali sono le migliori opzioni”. Una pagina che elenca cinque opzioni, tu incluso, con criteri, prezzi e differenze, lo è. E quando il modello la usa, nomina anche te.
Per una PMI italiana questo significa fare una cosa che l’istinto commerciale respinge: scrivere sul proprio sito la pagina che confronta te con i tuoi concorrenti, nominandoli. Onestamente, dicendo anche quando l’altro è la scelta migliore. È la stessa logica dei trade-off espliciti di cui scrivo da mesi, ma qui c’è finalmente un numero attaccato: 4 menzioni contro 49.
Cosa continua a contare sul tuo sito (poco, ma conta)
Il 14% non è zero. E l’esperimento ha isolato quali interventi on-page hanno spostato qualcosa:
La risposta dentro le prime 100 parole. Le pagine hanno performato meglio quando la risposta compariva subito. Un blocco di “cosa devi sapere” in cima ha prodotto il miglioramento singolo più grande fra tutte le modifiche on-page testate. È la stessa struttura answer-first che uso in ogni articolo di questo blog, e combacia con quello che avevo misurato su come ChatGPT legge davvero le pagine: il modello guarda l’inizio, non scorre tutto.
FAQ visibili, non dentro gli accordion. Le domande frequenti hanno funzionato meglio quando erano testo aperto nella pagina, non nascoste dietro un pulsante che si espande. Se il tuo tema WordPress mette le FAQ in un accordion per eleganza, stai pagando quell’eleganza in visibilità.
Sezioni autonome. Ogni sezione dovrebbe reggersi da sola, come se fosse estraibile. “Cosa guardare quando scegli un fornitore di X” deve avere senso letta fuori dal contesto, perché è esattamente così che verrà usata.
Corrispondenza esatta della keyword. Nel primo esperimento il brand si posizionava su “Best LLM SEO Consultant” ma quasi per niente su “Best AI SEO Consultant”, nonostante l’intento praticamente identico. La differenza: sulla prima frase esisteva una lista dedicata, sulla seconda no. La copertura semantica ampia non ha colmato il buco. Per le keyword commerciali ad alto valore serve un asset dedicato, non un paragrafo dentro un pezzo generale. Nel secondo esperimento le due keyword migliori sono state “Best SaaS Link Building Agency in USA” e la stessa frase con “2026” aggiunto, 18 apparizioni ciascuna.
Profondità, non frequenza. Cinque liste superficiali hanno prodotto poco. Una lista esaustiva ha continuato a generare citazioni nel tempo.
E il decadimento. Fonti che citavano il brand con regolarità hanno smesso senza che nessuno toccasse niente. Pubblicare una volta e sperare non regge: la visibilità nelle AI va mantenuta come si mantiene una posizione in SERP.
Perché questo non è link building comprata
Appena leggi “collocazioni su siti di terzi” scatta l’associazione con l’acquisto di backlink. Mi tocca smontarla, perché è il modo più veloce per buttare via dei soldi.
Nel modello del link comprato paghi per un link dentro un articolo qualsiasi su un sito con metriche alte. Il testo intorno non c’entra col tuo settore, e il link serve solo a spostare un numero. In questo modello, invece, la fonte conta perché quella pagina specifica viene già pescata dalle AI per quella domanda specifica, e tu ci entri dentro accanto ai tuoi concorrenti reali. Non stai comprando autorevolezza. Stai entrando in una conversazione che esiste già.
La prova che la differenza è sostanziale sta proprio nei dati dell’esperimento: liste scritte meglio, su siti generalisti con buone metriche, hanno prodotto poca visibilità. E i comunicati stampa — il canale più facile da comprare — hanno prodotto lo 0,2%. Se bastasse l’autorevolezza a pagamento, quei numeri sarebbero diversi.
Questo è coerente con il meccanismo con cui le AI scelgono i brand: non contano le menzioni in sé, contano le menzioni nel posto giusto rispetto alla domanda.
I limiti di questi dati, detti onestamente
Ti dico anche perché non prenderei queste percentuali come legge.
Sono due casi, in due nicchie, entrambe B2B anglofone: consulenza SEO e link building SaaS. Sono settori in cui esistono moltissime liste comparative online, quindi il canale “entra in una lista” è più disponibile che, per dire, per un produttore di serramenti in provincia di Vicenza. La misurazione è manuale, quindi accurata ma limitata come campione. Il secondo test dura trenta giorni. E AI Mode non era tracciato nel primo, il che rende il confronto fra piattaforme fra i due esperimenti poco solido.
L’autore stesso scrive che una delle sue conclusioni del primo esperimento — il peso del contenuto proprio — non è sopravvissuta al secondo test. È un livello di onestà raro nel settore, e va preso per quello che significa: la direzione del segnale è affidabile, il numero preciso no. Non andare a dire al tuo consulente “l’86% deve venire da fuori”. Vai a dirgli: “quanto del nostro lavoro GEO sta succedendo fuori dal nostro sito?”. Se la risposta è zero, il problema c’è.
Cosa farei io, in ordine, partendo da zero
Ordine di priorità, non lista della spesa. Se puoi fare solo i primi due, fai i primi due.
- Scrivi le 10-15 domande commerciali vere. Non keyword: domande. “Qual è la migliore agenzia di X in Italia”, “chi sono i fornitori di Y per aziende”, “meglio A o B per un’azienda da 5 milioni”. Quelle che farebbe un tuo cliente potenziale.
- Falle a Gemini, ad AI Mode, a ChatGPT e a Claude. Segnati i siti citati. Non serve un tool. Serve un foglio e mezza giornata. Ne uscirà una lista corta di fonti che dominano le tue risposte.
- Cerca di entrare in quelle pagine. Contatta chi le cura, proponi un aggiornamento, offri dati veri, chiedi l’inclusione. Alcune diranno di no, alcune non produrranno risultati. Il metodo alza le probabilità, non le garantisce.
- Riscrivi in chiave comparativa la tua pagina più commerciale. Inserisci i concorrenti con nome, criteri e differenze. È il singolo intervento con il miglior rapporto sforzo-risultato di tutto l’esperimento.
- Metti la risposta nelle prime 100 parole di ogni pagina che conta e tira fuori le FAQ dagli accordion.
- Crea un asset dedicato per ogni keyword commerciale ad alto valore. Non un paragrafo: una pagina.
- Rimisura ogni mese. Le stesse domande, lo stesso foglio. La visibilità decade da sola: se non la guardi, non te ne accorgi.
Cosa cambia nella pratica SEO e GEO
Cambia la ripartizione del budget, e cambia il modo di misurare.
Fino a ieri un piano GEO tipo era: audit tecnico, dati strutturati, riscrittura answer-first dei contenuti, llms.txt, monitoraggio. Tutto sul dominio. Con questi dati, un piano GEO onesto deve avere una voce che prima non c’era: lavoro sulle fonti di terzi, con un peso che non può essere il 10% residuo.
Sul fronte della misurazione, il problema resta quello di sempre: i tool che dicono di misurare la visibilità AI misurano campioni, non la realtà. Ne ho scritto quando ho verificato come si misura davvero la visibilità nelle AI. Qui l’esperimento aggiunge una cosa utile: il controllo manuale su quindici domande commerciali, ripetuto nel tempo, è più informativo di una dashboard che ti dà un punteggio sintetico. Costa mezza giornata al mese. Ed è l’unico dato che ti dice davvero se stai entrando nelle risposte che portano clienti.
Poi c’è la questione della differenza fra ottimizzare per Google e ottimizzare per i motori generativi, che resta il punto di partenza di tutto: se non ti è chiara, la differenza fra SEO e GEO è il primo pezzo da leggere prima di questo.
Domande frequenti
Se il mio sito conta solo il 14%, devo smettere di curarlo?
No. Il sito è stata la fonte più veloce a essere citata in entrambi gli esperimenti, ed è l’unica pagina su cui controlli il messaggio. Quello che cambia è l’aspettativa: il sito ti fa entrare nel gioco, non ti fa vincere la partita. Se oggi il 100% del tuo investimento GEO è sul dominio, stai lavorando su un sesto del problema.
Come faccio a entrare in una lista di terzi se sono un’azienda piccola e sconosciuta?
Con dati che gli altri non hanno. Chi cura una lista comparativa ha un problema concreto: tenerla aggiornata e completa. Se arrivi con prezzi reali, tempi reali, un caso documentato e la disponibilità a farti confrontare onestamente, sei utile a quella pagina. Se arrivi chiedendo di essere inserito perché sei bravo, no. Nel secondo esperimento il brand partiva da zero presenza assoluta e in trenta giorni ha fatto 298 apparizioni.
Quanto tempo serve per vedere risultati?
Nel test da zero, trenta giorni con collocazioni mirate. Ma la curva sale e scende: il picco più alto è arrivato negli ultimi giorni e in altre fonti si è visto un decadimento spontaneo. Ragiona su una finestra di tre-sei mesi con rimisurazione mensile, non su un risultato una tantum.
Conviene concentrarsi su ChatGPT o su Gemini?
Per il mercato italiano, su Gemini e su Google AI Mode. Nel test a sei piattaforme quei due hanno fatto circa due terzi delle apparizioni, e in Italia Google ha una quota di ricerca più alta della media. ChatGPT resta importante per notorietà e per il B2B, ma non è il canale più grosso. Claude merita attenzione se vendi B2B: meno volume, ma più presenza sulle domande commerciali.
Questi numeri valgono anche per un e-commerce?
Il meccanismo sì, i numeri vanno riadattati. Per un e-commerce le fonti che le AI pescano sono comparatori, recensioni, marketplace e testate di settore, non le liste “migliori consulenti”. Il passo 1 è identico: fai le domande d’acquisto alle AI, guarda chi viene citato, lavora su quelle fonti. Cambia l’elenco, non il metodo.
Serve un budget grosso?
Il primo esperimento è costato diverse migliaia di dollari in diversi mesi. Il secondo, più efficace in proporzione, è durato trenta giorni. La leva più economica — riscrivere la propria pagina in chiave comparativa — è costata una giornata di lavoro e ha moltiplicato le menzioni per dodici. Comincia da lì.
Cosa significa per le aziende italiane
Significa che il vantaggio competitivo, in Italia, è ancora disponibile e costa poco.
Quasi tutte le aziende italiane che stanno facendo qualcosa sul GEO lo stanno facendo sul proprio sito: riscrivono le pagine, aggiungono FAQ, mettono i dati strutturati, magari il file llms.txt. È lavoro giusto, e vale il 14%. Praticamente nessuno sta lavorando sulle fonti esterne, perché richiede telefonate, relazioni e pazienza, e non si automatizza. Questo vuol dire che l’86% del campo, nel tuo settore, è probabilmente vuoto.
Significa anche che il canale giusto per il mercato italiano è Google, non ChatGPT. Gemini e AI Mode sono dentro la ricerca che i tuoi clienti già usano ogni giorno, e nei dati valgono due terzi delle apparizioni. Se il tuo consulente ti parla solo di ChatGPT, stai coprendo la vetrina e lasciando aperta la porta sul retro.
E significa una cosa culturalmente scomoda: per farti scegliere dalle AI devi accettare di essere confrontato. Nominare i concorrenti sul tuo sito, dire dove sono più forti, mettere prezzi e criteri veri. L’istinto di ogni imprenditore è il contrario. Ma i numeri sono quelli: una pagina promozionale ha fatto 4 menzioni, la stessa pagina resa comparativa ne ha fatte 49.
Le PMI italiane hanno un vantaggio strutturale che non stanno usando. Sono verticali, hanno dati operativi veri (tempi di consegna, resa, costi reali, casi documentati) e hanno rapporti diretti con associazioni di categoria, testate di settore e consorzi. Sono esattamente gli ingredienti che servono per entrare nelle fonti che le AI pescano. Una multinazionale ha più budget, ma non ha il numero di telefono del direttore della rivista di categoria.
Il momento per farlo è adesso, perché la finestra si chiude quando se ne accorgono anche gli altri. Non è una previsione: è come è andata con la SEO nel 2010 e con l’e-commerce nel 2015.
Fonte: Search Engine Land, Zeeshan Yaseen — “Two GEO experiments challenge conventional AI visibility advice”, 14 settembre 2026.