Awilix.ai ha presentato un meccanismo metodologico chiamato GEO Playbook, concepito per aiutare i brand a conquistare visibilità, menzioni e citazioni all’interno delle risposte generate da grandi modelli linguistici (LLM) come ChatGPT, Google Gemini, Claude e Perplexity. Questo annuncio arriva in un momento di profonda trasformazione del panorama della discovery digitale, in cui l’interazione degli utenti con i contenuti non avviene più attraverso “10 link blu” di una classica SERP ma tramite risposte sintetizzate e contestualizzate da sistemi di AI che integrano capacità di recupero e generazione testuale.
Il cuore dell’iniziativa di Awilix non è un elenco di consigli superficiali ma un sistema ingegnerizzato — non un semplice checklist — che integra audit di visibilità, analisi delle fonti e strategie per migliorare in modo sistematico la citatibilità dei contenuti di un brand. In sostanza, mentre la SEO tradizionale si concentra su posizionamenti su motori di ricerca, GEO (Generative Engine Optimization) si concentra sull’inclusione all’interno di risposte narrative generate dalle AI: ciò che conta non è tanto dove si classifica un sito quanto se e come il contenuto di quel sito viene usato come fonte per rispondere a domande dirette dell’utente.
La filosofia alla base del GEO Playbook riconosce che i modelli linguistici non indicizzano e ordinano le pagine come farebbe un motore di ricerca tradizionale. Essi estraggono, sintetizzano e integrano segmenti di testo da varie fonti per costruire risposte coerenti, spesso supportate da citazioni. Pertanto, l’obiettivo tecnico di una strategia di visibilità nell’era degli LLM non è solo apparire nei risultati ma essere comprensibili, affidabili e facilmente estraibili dai sistemi di AI. Per raggiungere questo scopo, Awilix propone un approccio multidimensionale che combina audit di visibilità attuale, identificazione delle fonti che i modelli tendono a usare, e creazione di contenuti e segnali tecnici progettati per essere selezionati dai modelli come riferimento autorevole.
Il primo passo di questo approccio consiste nell’effettuare una LLM Visibility Audit, ovvero un’analisi quantitativa della “quota di voce” di un marchio nelle risposte generate dalle AI su un insieme di prompt significativi. Questo audit consente di comprendere dove e in che misura un brand viene menzionato o citato, offrendo informazioni su gap competitivi e aree di debolezza rispetto ai concorrenti. L’obiettivo è trasformare dati grezzi di presenza in insight azionabili: capire quali termini, pagine e domini vengono usati dai modelli e perché alcune fonti vengono preferite ad altre. In parallelo, il framework prevede una fase di LLM Source Identification, ossia il tracciamento delle fonti effettivamente utilizzate dai LLM per costruire risposte su determinate tematiche; questa analisi è fondamentale per definire quali asset di contenuto necessitano di miglioramenti o di una nuova progettazione.
Un elemento chiave della metodologia è la creazione di una Entity Clarity Layer sul proprio ecosistema digitale: si tratta di uniformare e rafforzare i segnali semantici e contestuali associati al brand, definendo con precisione chi si è, cosa si fa, per chi si fa e quali prove si possono fornire a supporto delle affermazioni. Per i modelli di AI, una definizione coerente e ripetuta attraverso pagine web, profili esterni e fonti autorevoli permette di costruire un profilo di marca stabile e solido, aumentando la probabilità che esso venga considerato affidabile quando un modello genera una risposta a una query di un utente. Questo aspetto va ben oltre il mero uso di parole chiave ed entra nel terreno dell’ingegneria semantica, dove ogni segnale contribuisce a “insegnare” ai modelli come interpretare e associare il proprio brand a specifici concetti e use case.
Il playbook comprende anche un’architettura di contenuti pensata per l’estrazione da parte dei modelli, ovvero pagine progettate per essere facilmente analizzate e sintetizzate: definizioni precise, confronti tra opzioni, framework decisionali e segmenti di FAQ sono tutti esempi di asset che un LLM può facilmente estrarre, combinare e includere nelle sue risposte. Parallelamente, viene enfatizzata l’importanza di rinforzi tecnici come dati strutturati, una buona igiene di indicizzazione, collegamenti interni coerenti, e persino asset emergenti come file llms.txt che segnalino esplicitamente ai sistemi quali sezioni di un sito sono più rilevanti per l’estrazione. Questi accorgimenti tecnici non solo facilitano l’accesso e l’interpretazione automatica dei contenuti, ma aumentano anche l’affidabilità percepita dai modelli nel selezionare una fonte come citata.
Una dimensione spesso trascurata in molte strategia di ottimizzazione per AI è la Source Partnership Strategy, che include attività volte a incrementare l’inclusione delle proprie informazioni nelle fonti che i modelli considerano affidabili. Questo può implicare relazioni con editori riconosciuti, pubblicazione di dati su piattaforme di rilievo nel proprio settore o campagne PR mirate, con l’obiettivo di aumentare la presenza del brand in contesti che generano segnali forti di autorevolezza. Una volta implementati questi asset, non si tratta solo di “pubblicare e aspettare”: il playbook enfatizza un Iteration Loop continuo, cioè un processo di test, misurazione e affinamento basato su ciò che i modelli effettivamente restituiscono nelle risposte, con metriche di menzione, citazione e posizione all’interno dei testi generati come indicatori chiave di performance.