Ottimizzazione LLM: come farsi trovare dai modelli AI

I modelli linguistici di grandi dimensioni (o LLM, dall’inglese Large Language Models) stanno rivoluzionando il modo in cui le persone cercano e consumano informazioni.

Piattaforme avanzate come ChatGPT, Bard e Claude non solo rispondono a domande in modo diretto, ma sono in grado di generare risposte dettagliate basandosi su enormi set di dati e reti neurali con miliardi di parametri.

In questo contesto, l’ottimizzazione LLM (o LLMO) è diventata fondamentale per i brand che vogliono essere presenti all’interno delle risposte fornite dai modelli di intelligenza artificiale.

Ma non si tratta semplicemente di SEO tradizionale: l’LLMO richiede una strategia mirata per comprendere il linguaggio degli LLM e adattare i tuoi contenuti affinché siano identificati come fonti affidabili.

In questa guida, esploreremo le sei strategie principali per ottimizzare LLM, spiegando come sfruttare al meglio questa opportunità per distinguerti in un panorama sempre più competitivo.

Che cos’è l’Ottimizzazione LLM?

La LLM optimization è l’insieme di tecniche per aumentare la visibilità dei tuoi contenuti all’interno delle risposte generate dai modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT, Claude e Bard.

A differenza della SEO tradizionale, che cerca di posizionare i contenuti nei motori di ricerca, l’LLMO si concentra sul fare in modo che i tuoi contenuti vengano citati e raccomandati dai modelli pre-addestrati di AI.

Gli LLM non effettuano ricerche in tempo reale, ma si basano su set di dati con cui sono stati addestrati. Questo significa che il tuo contenuto deve essere chiaro, autorevole e ben strutturato per essere considerato parte delle risposte che generano.

Come si differenzia l’ottimizzazione LLM dall’ottimizzazione SEO tradizionale?

L’ottimizzazione LLM e l’ottimizzazione SEO tradizionale condividono l’obiettivo di rendere i contenuti più visibili, ma si rivolgono a due sistemi completamente diversi: i motori di ricerca e i modelli linguistici di grandi dimensioni.

Mentre la SEO tradizionale si focalizza sul posizionamento nelle SERP (pagine dei risultati dei motori di ricerca) ottimizzando parole chiave, meta tag e backlink, l’LLMO mira a rendere i contenuti rilevanti per le risposte generate dai modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT, Bard e Claude.

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Le principali differenze includono:

Focus sui Contenuti:
la SEO tradizionale si concentra sull’ottimizzazione per parole chiave specifiche e sul traffico verso il sito web. Al contrario, la performance LLM privilegia contenuti autorevoli, ben strutturati e facilmente comprensibili dalle reti neurali, per essere citati o utilizzati direttamente nei risultati delle AI.
Struttura dei Dati:
nell’LLMO è fondamentale utilizzare dati strutturati, come il markup schema, per organizzare le informazioni in modo che i modelli pre-addestrati possano interpretarle e integrarle nei loro set di dati. La SEO tradizionale, invece, utilizza i dati strutturati principalmente per arricchire i risultati di ricerca visivi (come rich snippet).
Query Conversazionali:
gli LLM eccellono nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e rispondono a domande complesse in modo colloquiale. Questo significa che l’LLMO richiede contenuti ottimizzati per query a coda lunga e in linguaggio naturale, mentre la SEO tradizionale si concentra su keyword brevi e specifiche.
Obiettivo Finale:
la SEO tradizionale punta ad attirare utenti sul sito web per generare traffico. L’ottimizzazione LLM, invece, mira a fornire contenuti che gli LLM possano comprendere, estrarre e integrare direttamente nelle loro risposte generate.

In sintesi, la LLM optimization non sostituisce la SEO tradizionale, ma la integra, spostando l’attenzione dalla semplice visibilità nei motori di ricerca alla presenza nelle risposte AI, che si basano su miliardi di parametri per fornire risposte di alta qualità.

Come ottimizzare LLM: strategie chiave

1. Creare contenuti autorevoli e affidabili

Gli LLM premiano i contenuti che dimostrano esperienza, autorità e fiducia. Queste qualità sono essenziali perché i modelli linguistici di grandi dimensioni cercano informazioni che siano non solo precise, ma anche affidabili.

Come farlo:

Dimostra competenza: fornisci contenuti dettagliati e specifici, basati su dati aggiornati. Ad esempio, se scrivi di tecnologia, cita statistiche recenti o casi studio reali.
Usa fonti affidabili: collega i tuoi contenuti a siti autorevoli. Ad esempio, un articolo medico dovrebbe citare studi sottoposti a revisione paritaria.
Aggiorna i tuoi contenuti: gli LLM danno priorità alle informazioni recenti. Rivedi e aggiorna frequentemente i tuoi articoli principali.
Coinvolgi esperti: lavora con professionisti riconosciuti nel tuo settore per aumentare la credibilità dei tuoi contenuti.

Nell’immagine possiamo vedere come Perplexity reputi autorevoli questi siti dai quali prende le sue risposte.

2. Utilizzare dati strutturati e markup schema

I modelli linguistici di grandi dimensioni sono progettati per analizzare e comprendere contenuti ben organizzati. L’uso di markup schema aiuta a fornire una struttura chiara alle informazioni, rendendole più facilmente interpretabili dalle reti neurali che alimentano gli LLM.

Come farlo:

Schema FAQ: rispondi alle domande più comuni in modo chiaro e conciso.
Schema HowTo: crea guide passo-passo per processi complessi.
Schema Articolo: usa questo schema per contenuti approfonditi come blog e white paper.
Schema Prodotto: evidenzia dettagli importanti come prezzi e recensioni.

Strumenti utili:

Plugin come Yoast SEO o Rank Math per WordPress semplificano l’implementazione degli schemi.
Utilizza il Google Structured Data Testing Tool per verificare che il markup sia corretto.

Caso pratico:

Un sito di ricette potrebbe utilizzare lo schema HowTo per una ricetta di pasta:

Lista degli ingredienti.
Passaggi numerati chiari.
Tempo totale di preparazione e cottura.
Questa struttura aiuta gli LLM a generare risposte precise e dettagliate.

3. Ottimizzare per query conversazionali e a coda lunga

Gli LLM eccellono nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il che significa che comprendono e rispondono a domande formulate in modo colloquiale. Ottimizzare i tuoi contenuti per query a coda lunga e in linguaggio naturale può aumentare le probabilità di essere citati.

Come farlo:

Studia il linguaggio del pubblico: analizza forum come Reddit, Quora e thread di Google “Le persone chiedono anche”.
Inquadra i sottotitoli come domande: ad esempio, invece di “Strategie LLM”, scrivi “Come ottimizzare i contenuti per LLM?”
Espandi le FAQ: rispondi alle domande che il tuo pubblico si pone frequentemente.

Caso pratico:

Un articolo di tecnologia potrebbe rispondere a domande come:

“Quali sono i migliori smartphone per scattare foto?”
“Come funziona una rete neurale in un modello pre-addestrato?”
Queste query in linguaggio naturale NLP sono più facilmente riconosciute dagli LLM.

4. Costruire autorità topica con cluster di contenuti

Creare autorità su un argomento specifico è essenziale per gli LLM, che favoriscono i siti che dimostrano competenza attraverso contenuti approfonditi e collegati. I cluster di contenuti sono il metodo ideale per raggiungere questo obiettivo.

Come farlo:

Crea una pagina pilastro: una guida esaustiva su un argomento principale, come “Ottimizzazione LLM”.
Collega articoli correlati: scrivi post secondari che approfondiscono argomenti specifici, come “Come implementare lo schema markup” o “Strategie per migliorare l’E-E-A-T.”
Usa link interni: collega i contenuti tra loro per creare una rete logica.

Caso pratico:

Un blog di fitness potrebbe avere una pagina pilastro su “Allenamento HIIT”, con cluster correlati su:

“I benefici del cardio HIIT.”
“Come iniziare un programma HIIT per principianti.”
“Le migliori app per monitorare gli allenamenti HIIT.”

5. Guadagnare Backlink e Menzioni

Gli LLM si fidano di ciò che è citato da fonti affidabili. Per questo motivo, ottenere backlink da siti autorevoli è un elemento cruciale per una corretta performance LLM.

Come farlo:

PR digitali: proponi articoli unici o rapporti di ricerca ai media.
Contributi ospiti: collabora con blog di settore per ottenere menzioni e backlink.
Ricerca originale: pubblica white paper e sondaggi, che vengono naturalmente citati.

Caso pratico:

Un’azienda tecnologica potrebbe pubblicare un report sulle tendenze dell’AI nel 2025. Questo tipo di contenuto è spesso citato da analisti e media di settore.

6. Implementare contenuti multiformato

Gli LLM preferiscono contenuti chiari, leggibili e ben organizzati. Strutturare i tuoi articoli in diversi formati visivi e testuali può fare una grande differenza.

Come farlo:

Usa elenchi puntati per processi chiave.
Includi tabelle per confronti o dati.
Aggiungi infografiche con descrizioni testuali per migliorare la leggibilità.

Caso pratico:

Un sito di e-commerce potrebbe includere una tabella comparativa per i prodotti, accompagnata da elenchi puntati che evidenziano i principali benefici di ciascun articolo.

LLM optimization con Factory Communication

L’ottimizzazione LLM non è solo una nuova tendenza, ma una strategia indispensabile per rimanere rilevanti nell’era dell’elaborazione del linguaggio naturale. Concentrati su contenuti di alta qualità, ben strutturati e ottimizzati per le esigenze dei modelli linguistici di grandi dimensioni: solo così potrai garantire che il tuo brand venga incluso nelle risposte generate da modelli come ChatGPT e Bard.

Se ti senti un po’ perso non ti preoccupare, ti aiuteremo in tutti questi nuovi processi che la tecnologia ci mette davanti!