Nell’attuale ecosistema informativo, caratterizzato da una sovrapproduzione di contenuti e da una competizione cognitiva esasperata, i paradigmi tradizionali del marketing mostrano evidenti segni di obsolescenza. L’avvento dei Large Language Models (LLM) e l’affermazione della Generative Engine Optimization (GEO) non rappresentano semplicemente innovazioni tecnologiche, bensì configurano una rivoluzione nel rapporto tra contenuto, conoscenza e distribuzione informativa proiettandoci repentinamente in un futuro presente. L’interlocutore privilegiato della comunicazione strategica non è più l’utente finale, bensì l’intelligenza artificiale mediatica.
Prima parlavamo ai clienti, oggi parliamo alle macchine
L’affermazione del Marketing per LLM impone una riconfigurazione concettuale. Gli algoritmi generativi, mediante tecniche di predizione probabilistica dei token e generazione aumentata dal recupero, valutano l’utilità semantica e la coerenza contestuale, marginalizzando le strategie della SEO tradizionale.
La Generative Engine Optimization (GEO) emerge come risposta a questa metamorfosi: essa consiste nell’ottimizzazione ontologica dei contenuti, volta a massimizzare la loro assimilabilità e riutilizzabilità da parte dei modelli generativi. Non si tratta più di posizionarsi tra i risultati di ricerca, ma di essere selezionati come nodi centrali nel processo cognitivo delle AI.
I differenti modelli adottano approcci divergenti nella gestione delle fonti e dei contenuti:
- ChatGPT: privilegia la coerenza semantica interna e la chiarezza espositiva. Per ottimizzare i contenuti verso questo modello è necessario strutturare testi con logica consequenziale, coesione narrativa e alta densità informativa, senza sacrificare la fluidità di lettura.
- Gemini: enfatizza il valore della freschezza informativa e l’integrazione creativa di fonti aggiornate. L’approccio ideale prevede l’adozione di contenuti dinamici, contestuali, supportati da riferimenti attuali e pertinenti, capaci di alimentare una narrazione viva e adattiva.
- Claude: fondato su principi di etica costituzionale, tende a favorire contenuti bilanciati, rispettosi della diversità delle prospettive e ancorati a fonti di alta credibilità. Qui è essenziale mantenere un linguaggio equo, privo di polarizzazioni, e supportato da argomentazioni verificabili.
- Perplexity AI: agisce come un meta-motore orientato alla pertinenza contestuale immediata. L’ottimizzazione richiede contenuti sintetici, focalizzati su risposte rapide e puntuali, integrando dati empirici, esempi concreti e strutture interrogative dirette.
Mentre negli Stati Uniti il concetto di GEO è già ampiamente esplorato e integrato nelle strategie di marketing più avanzate, in Europa il tema resta ancora marginale. Le imprese americane adottano un approccio proattivo: investono nella creazione di contenuti orientati al machine learning, curano la presenza su fonti terze ad alta autorevolezza, e comprendono l’importanza di essere entità riconoscibili per gli LLM.
I contenuti devono evolvere da semplici testi a “entità informative”: devono presentare una struttura gerarchica chiara, costruiti per essere agevolmente sintetizzati dai modelli. Dobbiamo diventare il collegamento diretto tra mondo reale e nodo virtuale nei processi generativi dei sistemi AI.
La GEO non sarà più solo un vantaggio competitivo, ma una condizione di sopravvivenza nella nuova economia dell’attenzione mediata dall’AI. I contenuti che alimentano i modelli — risposte, raccomandazioni, suggerimenti — saranno il vero capitale cognitivo del futuro.
Il marketing contemporaneo si configura così come disciplina della costruzione di memoria artificiale, progettazione di sapere operativo e sedimentazione strategica nella coscienza sintetica collettiva. L’interazione tra contenuto e intelligenza artificiale ridefinisce la gerarchia della rilevanza: non vince chi comunica di più, ma chi viene integrato più profondamente nei processi cognitivi automatizzati.
Può sembrare una frase tratta dal film Terminator, ma nel marketing del XXI secolo, non saremo giudicati per ciò che abbiamo detto, ma per ciò che le macchine avranno deciso di ricordare e diffondere di noi.
