Che cos’è l’AEO?
L’AEO (Answer Engine Optimization) è il lavoro sulla struttura dei contenuti perché ChatGPT, le AI Overviews e gli altri motori di risposta possano trovarli, capirli e citarli.
Il termine nasce prima dei grandi assistenti, con gli snippet in primo piano e gli assistenti vocali: pagine che rispondono in modo diretto a una domanda. Con gli assistenti AI il principio è lo stesso, ma la risposta non arriva più da una sola pagina: è una sintesi di più fonti.
In cosa l’AEO è diversa dalla GEO?
L’AEO guarda alla forma delle pagine: domande, risposte, dati strutturati, crawler. La GEO guarda al risultato: se, dove e come l’azienda viene citata. Una prepara, l’altra verifica.
Nella pratica i due termini si usano spesso come sinonimi. Per un’agenzia conviene tenerli distinti in un modo semplice: l’AEO è una lista di controllo sul sito; la GEO è la misura di cosa succede nelle risposte, più il lavoro sulle fonti esterne che nessuna modifica al sito può sostituire.
Come si struttura una pagina per le risposte?
Con titoli formulati come domande, una risposta diretta subito sotto, elenchi e tabelle per i dati confrontabili, e informazioni concrete: servizio, zona, orari, prezzi indicativi, contatti.
Titoli a domanda
Un H2 come «Quanto costa un impianto dentale a Treviso?» corrisponde al modo in cui le persone interrogano gli assistenti. Non va fatto ovunque: dove è naturale, aiuta sia chi legge sia chi estrae.
La risposta subito sotto
Una risposta breve e completa, scritta per chi legge. Il dettaglio viene dopo. Non esiste una lunghezza in parole che garantisca la presenza nelle risposte AI.
Elenchi e tabelle vere
Passaggi, requisiti e confronti in liste e tabelle HTML reali (non immagini) sono più facili da leggere per un sistema automatico e più comodi per le persone.
Fatti espliciti
Comuni serviti, orari, servizi, fasce di prezzo quando il cliente le vuole pubblicare. Quello che il sito non dice, l’assistente lo prende da altre fonti, o non lo dice.
A cosa servono i dati strutturati e le FAQ?
I dati strutturati (JSON-LD con schema.org) descrivono in modo univoco chi è l’azienda, dove si trova e cosa offre. Google non li richiede per l’AI, ma riducono le ambiguità.
Due precisazioni oneste, perché circolano molte promesse:
- Google dichiara che per comparire nelle AI Overviews e in AI Mode non serve alcun dato strutturato speciale.
- Dal 7 maggio 2026 Google non mostra più risultati arricchiti FAQ. Il markup FAQPage può descrivere una pagina di domande e risposte, ma non dà visibilità aggiuntiva nella Ricerca Google.
Detto questo, un LocalBusiness ben compilato, con indirizzo, orari, area servita e servizi, è una base ordinata e coerente: esattamente ciò che serve quando un sistema deve capire senza dubbi di chi si parla.
Cos’è il file llms.txt e serve davvero?
È una proposta di standard: un file di testo che riassume per i modelli linguistici cosa fa l’azienda e quali pagine leggere. Costa poco; non è un requisito ufficiale.
La proposta è descritta su llmstxt.org. Google ha chiarito che per le sue funzioni AI non servono file di questo tipo. Il file resta un riassunto ordinato e onesto dell’attività, utile per gli altri sistemi che scelgono di leggerlo. Anche questo sito ne ha uno: lvtent.io/llms.txt.
Quali crawler AI bisogna lasciare entrare?
Controlla i crawler usati per ricerca e richieste degli utenti, come OAI-SearchBot e PerplexityBot. I crawler per l’addestramento hanno uno scopo diverso: puoi gestirli separatamente.
Ogni azienda distingue tra crawler per l’addestramento dei modelli e crawler per la ricerca o le azioni degli utenti. Si possono gestire separatamente: bloccare l’addestramento non significa sparire dalla ricerca.
| Agente | Di chi | A cosa serve |
|---|---|---|
| OAI-SearchBot | OpenAI | Fa comparire i siti nelle funzioni di ricerca di ChatGPT |
| ChatGPT-User | OpenAI | Visite legate ad azioni degli utenti in ChatGPT |
| GPTBot | OpenAI | Addestramento dei modelli |
| PerplexityBot | Perplexity | Fa comparire e linka i siti nei risultati di Perplexity |
| Perplexity-User | Perplexity | Visite legate alle domande degli utenti |
| Claude-SearchBot | Anthropic | Qualità dei risultati di ricerca di Claude |
| Claude-User | Anthropic | Visite legate alle domande degli utenti |
| ClaudeBot | Anthropic | Raccolta di contenuti per l’addestramento |
| Google-Extended | Controlla l’uso dei contenuti per Gemini; non influisce su inclusione e ranking nella Ricerca | |
| Bingbot | Microsoft | Scansione per l’indice di Bing |
Fonti: OpenAI, Perplexity, Anthropic, Google, Bing.
Perché il risultato dell’AEO va misurato?
Perché una pagina perfettamente strutturata può comunque non essere citata: contano anche fonti esterne, concorrenti e zona. Solo la misura delle citazioni dice se il lavoro funziona.
Una lista di controllo AEO dice se il sito è leggibile. Non dice se l’azienda è scelta. Per saperlo bisogna fare agli assistenti le domande dei clienti finali e registrare:
- se l’azienda compare, e se compare con un link (menzione o citazione);
- in che posizione e con quale tono;
- per quale servizio e in quale zona, dal comune al «vicino a me»;
- su quali fonti si è basato l’assistente;
- se quello che l’assistente afferma corrisponde al sito del cliente.
In LVTENT le due cose stanno insieme: il controllo dei permessi per 10 crawler AI, distinguendo ricerca e addestramento, di llms.txt, dei dati strutturati e dei titoli a domanda; e la misura settimanale delle citazioni su sei assistenti più Google. Il report propone verifiche prioritarie, contenuti pertinenti da valutare e, dove ci sono dati sufficienti, bozze di JSON-LD da controllare prima di pubblicarle. Per confrontare gli strumenti disponibili, vedi come scegliere un tool GEO.