AI Overviews di Google: Shepard critica l’UX dei siti PMI

La transizione verso le risposte generative di Google, pur semplificando la ricerca per l’utente, sta creando un paradosso per le attività economiche, che perdono click e devono confrontarsi con la sfida di un’intelligenza artificiale non sempre accurata.

Il futuro dei motori di ricerca è ormai chiaro: non si tratta più di trovare link, ma di fornire risposte. Da quando Google ha lanciato ufficialmente le sue AI Overviews, prima come esperimento in Search Labs e poi come feature globale, il paradigma è cambiato. L’utente digita una domanda e riceve una sintesi generativa, un riassunto costruito estraendo e ricombinando informazioni da diverse fonti web.

Per l’utente finale, è una comodità.

Per milioni di piccole imprese, dagli idraulici ai ristoranti, è un terremoto che sta riscrivendo le regole della visibilità online.

La promessa di un’esperienza più fluida si scontra con una realtà più complessa: quella dei click che non avvengono più, del traffico che evapora e di un’intelligenza artificiale che, nel tentativo di essere utile, rischia di appiattire e persino distorcere l’informazione.

Cyrus Shepard, consulente SEO di lungo corso ed ex responsabile di Moz, osserva da tempo questa transizione con un misto di pragmatismo e preoccupazione. In un recente intervento, ha sottolineato come il contenuto puramente informativo, quello che si può facilmente generare in massa con l’AI senza conoscenze proprietarie, sia in netto declino.

«Se puoi scrivere un articolo con l’AI senza conoscenze proprietarie, quel tipo di contenuto informativo sta vedendo un declino», ha affermato Shepard.

Il suo monito va al cuore del problema: l’AI Overviews premia non più solo le parole chiave, ma l’autorevolezza della marca e l’unicità dell’informazione.

Per un idraulico, significa che una pagina generica su “come riparare un rubinetto che perde” ha valore quasi nullo; ciò che conta è essere riconosciuti come autorità locale, con dettagli specifici, recensioni verificate e informazioni coerenti su ogni piattaforma.

Shepard sottolinea l’importanza cruciale di monitorare se le menzioni della marca nelle risposte AI sono fattualmente corrette e di garantire consistenza delle informazioni su tutte le piattaforme online per non confondere l’AI.

La promessa di un’esperienza utente superiore e il paradosso del “click zero”

Google ha presentato le AI Overviews come l’evoluzione naturale della sua missione: organizzare le informazioni del mondo e renderle universalmente accessibili e utili. L’obiettivo dichiarato è aiutare gli utenti a «capire rapidamente gli argomenti, scoprire nuovi punti di vista e trovare ispirazione».

Tecnicamente, si tratta di un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG) su scala planetaria: modelli linguistici avanzati interpretano l’intento della query, recuperano frammenti di testo da una selezione di pagine web ritenute pertinenti e generano un riassunto coeso.

Il vantaggio per l’utente è evidente: risparmio di tempo e una risposta immediata.

Il costo, spesso invisibile all’utente finale, è pagato dai proprietari dei siti web sorgente.

L’AI sta cambiando ciò che significa essere trovati. Non si tratta più di essere in prima pagina, ma di essere la fonte citata all’interno della risposta generativa. La battaglia si sposta dalla visibilità del link all’autorevolezza del frammento di informazione.

— Cyrus Shepard, Consulente SEO e fondatore di Zippy SEO

I dati, sebbene Google non pubblichi statistiche precise dal Search Console, parlano chiaro attraverso analisi di terze parti.

La presenza di un AI Overview può far crollare il click-through rate (CTR) organico anche del 61%, trasformando una pagina di risultati piena di link promettenti in un vicolo cieco.

È la concretizzazione delle cosiddette “ricerche a click zero”: l’utente ottiene la risposta direttamente nella SERP e non ha più motivo di cliccare.

Per un’attività locale che vive di chiamate e preventivi, questo shift è potenzialmente letale.

Un recente rapporto ha rilevato che il 68% delle ricerche con intento locale attiva ormai un AI Overview, che spesso si nutre di recensioni e informazioni prese da piattaforme terze.

Errori, allucinazioni e la corsa all’ottimizzazione per i motori generativi

Il problema non è solo la sottrazione di traffico. È la qualità e l’affidabilità delle risposte stesse. I modelli generativi sono notoriamente soggetti a “allucinazioni” – il termine tecnico per indicare quando inventano fatti o citano fonti inesistenti.

In compiti complessi o di richiamo di informazioni da domini aperti, i tassi di allucinazione possono superare il 33%.

Casi documentati includono citazioni rotte o completamente fabbricate, raccomandazioni basate su informazioni obsolete o, in ambito locale, l’attribuzione errata di servizi o orari di apertura.

Immaginate un AI Overview che, in risposta a “idraulico urgente Milano”, suggerisca un numero di telefono sbagliato o indichi che un’attività è aperta quando invece è chiusa.

Il danno di reputazione per il business e la frustrazione per l’utente sono immediati.

Di fronte a questo scenario, le piccole imprese non stanno a guardare. Nascono nuove discipline di marketing digitale: la GEO (Generative Engine Optimization) e l’AEO (Answer Engine Optimization).

L’obiettivo non è più posizionare una pagina, ma essere selezionati come fonte affidabile per l’AI.

Le strategie diventano iper-tecniche e mirate: implementazione ossessiva di structured data (schema markup) per “dare in pasto” all’AI dati precisi su servizi, prezzi e orari; ottimizzazione del Google Business Profile con domande e risposte pre-compilate in linguaggio naturale; creazione di contenuti “atomici” che rispondono in modo chiaro e conciso a domande specifiche.

L’implementazione di uno schema markup specifico per idraulici può aumentare le chance di essere citati, mentre pre-popolare la sezione Q&A del profilo Google permette all’AI di attingere direttamente a risposte verificate.

Google, dal canto suo, sostiene di lavorare per migliorare l’affidabilità.

Un documento interno descrive il lavoro del team Responsible Innovation di Google, composto da esperti di etica, legge e filosofia, che supporta i team di prodotto nell’applicare i principi sull’AI.

Tuttavia, la sfida è titanica.

Il modello di business stesso di Google, storicamente basato sul far cliccare gli utenti sugli annunci e sui link organici, è in tensione con questa nuova direzione.

Se l’AI fornisce troppe risposte complete, il traffico ai siti web – e il valore degli annunci – cala.

Se ne fornisce troppo poche, rischia di perdere terreno rispetto a competitor come ChatGPT o Perplexity, che offrono esperienze conversazionali pure.

La domanda finale, quindi, non è tecnica ma economica e di equilibrio del sistema.

L’AI nei motori di ricerca può davvero organizzare l’informazione del mondo senza, nel processo, svuotare di significato e sostenibilità economica quelle stesse fonti che la alimentano?

Per l’idraulico di quartiere che ha investito in un sito web chiaro e informativo, trovarsi derubato della visibilità da un riassunto AI – magari impreciso – non è un progresso dell’esperienza utente.

È l’erosione della sua capacità di farsi trovare.

La sfida per Google e per il web aperto nei prossimi anni sarà dimostrare che l’intelligenza artificiale può essere più di un comodo estrattore di valore; deve diventare un motore di scoperta che, anche quando risponde, sappia indicare con correttezza la strada verso la fonte.

Altrimenti, rischiamo di costruire un’esperienza di ricerca perfetta per domande di cui già conosciamo la risposta, ma del tutto inadeguata per trovare le soluzioni complesse, locali e umane di cui abbiamo realmente bisogno.