Di Eugenio Tommasi

Da oltre 15 anni lavoro nel marketing digitale, sviluppando progetti imprenditoriali personali e affiancando aziende nella costruzione della loro visibilità online. La mia attività si è sempre collocata in un punto di intersezione tra strategia, tecnologia e analisi dei dati: SEO, sviluppo di piattaforme digitali, modelli di acquisizione traffico, posizionamento di brand in ecosistemi sempre più complessi.

Attraverso la mia agenzia SEO SRL, supporto aziende e professionisti nella costruzione di strategie organiche strutturate, integrando SEO tecnica, contenuti, sviluppo e analisi avanzata dei dati.

In questi anni ho visto il digitale trasformarsi più volte. Ho attraversato l’epoca in cui bastava comprendere il funzionamento di un motore di ricerca per ottenere risultati. Ho vissuto la fase dell’esplosione dei social media, la centralità dell’advertising algoritmico, l’ossessione per i dati e l’automazione dei funnel. Ogni cambiamento ha richiesto adattamento, studio e ridefinizione delle strategie. L’ingresso dell’Intelligenza Artificiale, tuttavia, non rappresenta una semplice evoluzione tecnica. Non è un aggiornamento di algoritmo né un nuovo canale da presidiare. È un cambio di paradigma che incide contemporaneamente sulla produzione dei contenuti, sull’analisi delle informazioni, sullo sviluppo software e, più in profondità, sul modo in cui le persone apprendono e prendono decisioni.

Per chi opera nel marketing digitale, l’AI non è un tema teorico o futuro. È già integrata nei flussi operativi quotidiani: dalla generazione di contenuti all’analisi predittiva, dalla personalizzazione delle campagne allo sviluppo assistito del codice. La differenza non sta più nel “se” adottarla, ma nel “come” farlo in modo strategico e responsabile. Questo mi offre un osservatorio privilegiato. Lavorando sia su progetti propri sia per clienti di settori differenti, posso osservare da vicino come imprese con livelli di maturità diversi reagiscano a questa trasformazione: entusiasmo, timore, improvvisazione, sperimentazione strutturata. In molti casi, la tecnologia arriva prima della consapevolezza. Ed è proprio qui che si gioca la partita più importante. L’Intelligenza Artificiale non riscrive soltanto le regole del marketing digitale. Ridefinisce il concetto stesso di informazione, autorevolezza e competenza. E impone a chi opera in questo ambito una responsabilità nuova: non limitarsi a utilizzare strumenti potenti, ma comprendere il contesto culturale e sociale in cui questi strumenti agiscono.

AI e marketing: cosa sta cambiando davvero

Nel marketing digitale l’Intelligenza Artificiale non ha introdotto semplicemente nuovi strumenti. Ha modificato l’economia stessa dell’attenzione. Secondo lo Stanford AI Index Report, l’adozione dell’AI nei processi aziendali è cresciuta in modo significativo negli ultimi anni. Parallelamente, Il report State of AI di McKinsey evidenzia come le funzioni marketing e vendite siano tra quelle che registrano il maggiore ritorno economico dall’integrazione dell’AI. Questo non è casuale. Il marketing è sempre stato un settore ad alta intensità di dati, test e ottimizzazione. L’AI amplifica esattamente queste leve.

1. Produzione contenuti: abbattimento delle barriere

Prima dell’AI generativa, produrre contenuti di qualità richiedeva:

• tempo
• budget
• team specializzati
• processi editoriali strutturati

Oggi la barriera d’ingresso è drasticamente più bassa. Un singolo professionista può generare articoli, copy per landing page, email sequence, script video e report in tempi impensabili fino a pochi anni fa.

Il risultato?

• Aumento esponenziale della quantità di contenuti online
• Saturazione degli spazi informativi
• Riduzione del valore medio del contenuto generico

Qui si crea la prima frattura: chi utilizza l’AI per moltiplicare il rumore e chi la utilizza per aumentare la qualità strategica. La semplice produzione non è più un vantaggio competitivo. Lo diventa la capacità di integrare dati, insight, posizionamento e visione.

2. Analisi dati e personalizzazione: il vero salto

Il marketing moderno è basato su test continui. A/B test, ottimizzazione delle conversioni, segmentazione delle audience. L’AI accelera tutto questo.

Modelli predittivi permettono di:

• anticipare comportamenti di acquisto
• segmentare utenti in modo dinamico
• ottimizzare campagne in tempo reale
• adattare messaggi sulla base di micro-segnali

Secondo le analisi pubblicate da Deloitte Insights, le aziende che integrano AI nei processi decisionali marketing mostrano un miglioramento significativo in efficienza operativa e capacità di personalizzazione. Ma qui emerge un punto critico: la personalizzazione estrema aumenta la performance nel breve termine, ma rischia di creare ecosistemi comunicativi chiusi e altamente ottimizzati solo per la conversione. Il marketing guidato dall’AI può diventare iper-performante, ma anche iper-strumentale.

3. Il rischio dell’omologazione

Se milioni di professionisti utilizzano strumenti simili, addestrati su dataset simili, con prompt simili, il rischio è evidente: l’omologazione.

Testi ben scritti ma intercambiabili.
Strategie corrette ma prevedibili.
Campagne ottimizzate ma prive di identità.
L’AI tende alla media statistica.
Il brand forte nasce dalla deviazione intelligente.

In questo scenario, la competenza strategica torna centrale. Non basta sapere usare lo strumento. Bisogna sapere cosa chiedere, perché chiederlo e cosa scartare.

4. Il nuovo vantaggio competitivo

Il vantaggio non è più tecnico.

Non è “chi sa usare l’AI”.
È “chi sa integrarla dentro un sistema coerente”.

Le aziende che vedo crescere non sono quelle che hanno adottato più tool. Sono quelle che:

• hanno una visione chiara del posizionamento
• conoscono il proprio pubblico
• utilizzano l’AI per amplificare una strategia già definita

L’AI elimina il marketing superficiale.
Ma amplifica enormemente quello strutturato.
E qui si apre il ponte naturale verso la SEO, che rappresenta il terreno in cui questo cambiamento è più visibile e più radicale.
Il nuovo scenario SEO nell’era dell’AI
La SEO non è più la stessa che conoscevamo.

Per oltre vent’anni, l’ottimizzazione per i motori di ricerca ha seguito una logica relativamente stabile: comprendere l’intento dell’utente, lavorare su keyword, struttura tecnica e autorevolezza per scalare le SERP. Il traffico organico era una fonte misurabile e prevedibile di attenzione.

Oggi quella dinamica è stata infiammata dall’avvento delle AI Overviews – blocchi di risposta generati dall’Intelligenza Artificiale che sintetizzano informazioni direttamente nelle pagine di ricerca.

Anche in Italia il dibattito è acceso: un’analisi pubblicata su SocialEngagement.it approfondisce come AI Overview, AI Mode e chatbot stiano modificando metriche e visibilità reale per chi fa SEO nel 2025.

Secondo ricerche del settore, tra il 2024 e il 2025 la presenza di AI Overviews nelle query è passata da meno del 7% a oltre il 50% delle ricerche monitorate, segnando una trasformazione strutturale nella visibilità online .

1. L’effetto sulle visite e sui click

I dati mostrano che le AI Overviews riducono significativamente il click-through rate (CTR) dei risultati organici sottostanti. Analisi di strumenti come Ahrefs e Amsive mostrano cali fino al 30–35% per le principali query non brandizzate quando un’AI Overview è presente .

Google stesso tratta ogni impressione di Overview come un valore di visibilità nei dati di Google Search Console, ma questo spesso maschera la riduzione delle visite effettive, perché molte di queste “impressioni” non si traducono in un click al sito reale .

2. Overlap tra SEO tradizionale e AI

Secondo dati emergenti, circa il 54% delle citazioni nelle AI Overviews provengono da pagine che già compaiono nei primi risultati organici tradizionali. Ciò significa che, pur non sostituendo totalmente le SERP tradizionali, le AI Overviews attingono sempre più contenuti già ben ottimizzati e che chi domina la SEO ha ancora un vantaggio competitivo .

3. Correlazione tra traffico organico e citazioni AI

Un’analisi recente pubblicata su Search Engine Journal ha mostrato che quando una pagina perde visibilità organica su Google, tende a perdere anche citazioni nei sistemi AI generativi.

4. Implicazioni strategiche

Per chi fa SEO e marketing, queste evidenze hanno ripercussioni immediate:

• Non basta più puntare solo sulle posizioni organiche: bisogna misurare visibilità anche nei contesti AI generativi.
• I link e l’autorevolezza restano importanti: la correlazione tra ranking SEO e citazioni AI suggerisce che chi domina i ranking ha più chance di essere citato anche nelle risposte AI.
• È essenziale diversificare fonti di traffico: contenuti devono performare su canali tradizionali e nuovi touchpoint generativi.

In pratica, l’ottimizzazione deve evolversi verso una combinazione di SEO tradizionale + Answer Engine Optimization (AEO), in cui i contenuti strutturati e autorevoli vengono progettati per essere citati e compresi dai motori di risposta generativa. Oltre la SEO: la strategia nell’era degli ecosistemi intelligenti

Se la SEO è il laboratorio più visibile del cambiamento, il marketing nel suo complesso è il campo di battaglia. L’errore più comune che vedo oggi nelle aziende è questo: adottare strumenti di Intelligenza Artificiale senza modificare la strategia di fondo. Si automatizza la produzione, si velocizzano i processi, ma non si ripensa il modello. Eppure l’AI non è un acceleratore lineare. È un moltiplicatore. Amplifica ciò che già esiste.

Se la strategia è debole, l’AI la renderà più debole più velocemente.
Se la strategia è solida, l’AI la renderà più potente in modo esponenziale.

1. Dal traffico al posizionamento cognitivo

Per anni il marketing digitale è stato guidato da una metrica dominante: il traffico. Oggi questa metrica non basta più. Con la diffusione delle risposte sintetiche, delle AI Overviews e degli assistenti generativi, l’obiettivo non è solo “portare utenti sul sito”, ma entrare nel flusso informativo in cui l’utente forma la propria decisione.

Questo significa lavorare su:

• autorevolezza reale
• chiarezza concettuale
• coerenza semantica
• profondità dei contenuti

Non basta essere presenti. Bisogna essere citabili. E questo riporta il marketing a un principio quasi classico: reputazione prima della performance.

2. Dalla creatività alla struttura

L’AI può generare creatività apparente. Ma la vera differenza la fa la struttura.

Nei progetti che seguo, vedo una netta distinzione tra chi usa l’AI per “riempire pagine” e chi la usa per costruire sistemi:

• cluster tematici strutturati
• architetture informative coerenti
• contenuti interconnessi
• ecosistemi editoriali pensati per essere compresi sia da persone che da modelli linguistici

I modelli generativi non premiano la superficialità. Tendono a citare contenuti chiari, strutturati, semanticamente consistenti.

Questo cambia il modo in cui progettiamo un sito o una strategia editoriale. Non si scrive più solo per il lettore umano o per il crawler tradizionale. Si scrive per sistemi che interpretano, sintetizzano e riorganizzano informazioni.

3. AI e sviluppo: il marketing diventa prodotto

Un altro cambiamento profondo riguarda lo sviluppo. Il marketing non è più separato dal prodotto digitale. Con l’AI integrata nei sistemi, le piattaforme stesse diventano strumenti di analisi, personalizzazione e automazione.

Lo sviluppo assistito dall’AI consente:

• prototipazione rapida di nuovi modelli di acquisizione
• creazione di strumenti interni di analisi predittiva
• test continui su micro-funzionalità
• iterazioni più rapide sui modelli di conversione

Ma qui emerge un rischio importante: la facilità tecnica può illudere di poter fare tutto senza competenze profonde.Generare codice non significa progettare architettura. Automatizzare un funnel non significa comprenderne le leve psicologiche. L’AI riduce il costo dell’errore tecnico. Non riduce il costo dell’errore strategico.

4. Il marketing come responsabilità culturale

C’è infine un aspetto che spesso viene trascurato. Se l’AI modifica il modo in cui le persone cercano, apprendono e decidono, chi lavora nel marketing non sta semplicemente ottimizzando conversioni. Sta influenzando ecosistemi informativi. Secondo il Future of Jobs Report del World Economic Forum, le competenze legate a pensiero critico, analisi e valutazione delle informazioni saranno centrali nei prossimi anni. In un contesto in cui le risposte sono generate automaticamente, la qualità delle fonti e la chiarezza dei contenuti assumono un ruolo ancora più cruciale. Il marketing non può limitarsi a inseguire algoritmi. Deve contribuire a elevare la qualità dell’informazione.

SEO vs GEO: la nuova frontiera dell’ottimizzazione

Con l’avvento di sistemi di ricerca basati su modelli di linguaggio avanzati, come ChatGPT, Gemini o Perplexity, è emersa una differenziazione importante all’interno dell’ottimizzazione dei contenuti digitali: quello che alcuni esperti chiamano Generative Engine Optimization (GEO). Tradizionalmente, la Search Engine Optimization (SEO) ha significato lavorare su ranking, keyword, backlink e segnali tecnici per scalare le pagine dei risultati nei motori di ricerca come Google. L’obiettivo era semplice: posizionarsi più in alto di altri siti e ottenere traffico cliccabile. La GEO, invece, va oltre il ranking. Il suo focus non è tanto sulla posizione nei risultati organici, ma sulla capacità di far citare i contenuti direttamente nei sistemi AI generativi, in modo che questi vengano integrati nelle risposte sintetiche fornite all’utente.

In pratica:

• SEO ottimizza per motori di ricerca basati su indicizzazione e ranking.
• GEO ottimizza per sistemi che generano risposte dirette e che estraggono, sintetizzano e citano passaggi di testo rilevanti.

Questa distinzione è cruciale perché cambia il modo in cui pensiamo la visibilità:

• Non basta scalare SERP tradizionali
• Occorre produrre contenuti che siano fagocitabili, interpretabili e citabili dai modelli di linguaggio
• La presenza nei risultati generativi può anche captare utenti che non cliccano più tradizionalmente nella SERP ma ricevono risposta diretta alla loro domanda

In questo contesto, come sottolineato in un’intervista pubblicata su Search Engine Journal con Grant Simmons, non è che SEO e GEO siano completamente separati: la buona SEO quella basata su autorità tematica, segnali allineati e contenuti unici è proprio ciò che alimenta una visibilità efficace anche in ambito Generative Engine Optimization.

Il concetto chiave da tenere a mente è questo: non si tratta di scegliere tra SEO e GEO, ma di integrare una visione in cui i contenuti siano allo stesso tempo ottimizzati per la comprensione semantica dei sistemi AI e per il posizionamento nei motori tradizionali.  Come dovrebbe adattarsi oggi un’impresa. Di fronte all’integrazione crescente dell’Intelligenza Artificiale nel marketing, nella SEO e nello sviluppo digitale, la domanda non è “se” cambiare, ma “come” farlo in modo strutturato.

Ecco le direttrici che considero oggi fondamentali.

1. Ripensare il modello di contenuto: meno quantità, più struttura

L’errore più diffuso è aumentare la produzione senza riprogettare l’architettura.
In un contesto dominato da sistemi generativi:

• i contenuti generici vengono ignorati
• quelli ridondanti vengono assorbiti e sintetizzati
• quelli strutturati e profondi vengono citati

Un’impresa dovrebbe:

• costruire cluster tematici coerenti
• rafforzare l’autorevolezza su macro-argomenti, non su singole keyword
• integrare dati, esempi concreti ed esperienza diretta

L’obiettivo non è solo “posizionarsi”, ma diventare una fonte riconoscibile nei sistemi intelligenti.

2. Misurare ciò che prima non si misurava

Tradizionalmente si monitoravano:

• traffico organico
• ranking
• conversioni

Oggi questo non basta.

Con l’introduzione delle AI Overviews e delle risposte sintetiche, occorre iniziare a osservare:

• presenza nelle citazioni generative
• variazioni di CTR in presenza di overview
• impatto delle modifiche algoritmiche sulla visibilità complessiva

Come evidenziato da analisi di settore pubblicate da Search Engine Journal, esiste una correlazione tra perdita di visibilità organica e perdita di citazioni AI. Questo significa che la SEO tradizionale non è superata: è ancora la base della visibilità anche nei sistemi generativi. Ignorare questi segnali significa perdere terreno senza accorgersene.

3. Integrare marketing e sviluppo

In molte aziende marketing e sviluppo restano compartimenti separati. L’AI rende questa divisione inefficiente.  La progettazione di un sito o di una piattaforma oggi deve tenere conto di:

• struttura semantica
• accessibilità dei contenuti ai modelli linguistici
• velocità e performance tecnica
• capacità di adattamento rapido

Lo sviluppo non è più solo implementazione tecnica. È leva strategica.

Le imprese che crescono più rapidamente sono quelle in cui il team marketing comprende le basi tecniche e il team tecnico comprende le logiche di posizionamento e conversione.

4. Investire su competenze, non solo su strumenti

Ogni settimana emergono nuovi tool AI per:

• generazione contenuti
• analisi keyword
• automazione campagne
• ottimizzazione conversioni

Ma il vantaggio competitivo non nasce dall’elenco di strumenti utilizzati.

Nasce dalla capacità di:

• interpretare dati
• formulare ipotesi
• costruire modelli coerenti
• mantenere visione di lungo periodo

Secondo il World Economic Forum, le competenze legate al pensiero critico e alla capacità di valutare informazioni saranno tra le più richieste nei prossimi anni.

L’AI riduce il costo operativo.
Non riduce il costo della mancanza di competenza.

5. Diversificare le fonti di acquisizione

Affidarsi esclusivamente alla ricerca organica è oggi più rischioso rispetto al passato.

Un’impresa dovrebbe costruire:

• presenza multicanale
• brand riconoscibile
• community diretta (newsletter, database proprietari)
• contenuti riutilizzabili su più superfici

Se le piattaforme cambiano le regole, il brand deve restare riconoscibile indipendentemente dall’algoritmo.

L’era dell’AI sposta il baricentro: dalla dipendenza dal canale alla forza dell’identità.

Un esempio concreto di integrazione tra marketing digitale e attività fisica sul territorio è rappresentato da Salento Bike, progetto che offre noleggio bici per cicloturisti in Salento e Puglia. In questo caso il canale digitale continua a essere un motore fondamentale di acquisizione, ma è integrato con un’attività reale, territoriale ed esperienziale. Il marketing online non sostituisce l’offline: lo potenzia.

Prospettive future: tra potenziamento e responsabilità

Se osserviamo l’evoluzione degli ultimi due anni, una cosa è evidente: l’Intelligenza Artificiale non è una tendenza temporanea. Sta diventando infrastruttura. Nei prossimi cinque-dieci anni non parleremo più di “integrare l’AI” nel marketing o nello sviluppo. Sarà data per scontata, come oggi lo sono il cloud o gli analytics. La differenza competitiva non sarà nell’adozione dello strumento, ma nel modo in cui verrà governato.

Questo implica almeno tre trasformazioni profonde.

1. L’AI diventerà invisibile

Oggi percepiamo l’Intelligenza Artificiale come qualcosa di separato: un assistente, un tool, una funzione aggiuntiva.

Domani sarà integrata in ogni fase del processo:

• analisi dati
• progettazione contenuti
• sviluppo prodotto
• personalizzazione dell’esperienza utente
• ottimizzazione continua delle performance
  

Non sarà più uno strumento da “accendere”, ma una componente strutturale dell’ecosistema digitale. In questo scenario, il vero vantaggio competitivo non sarà tecnico. Sarà culturale.

2. La differenza sarà tra chi governa e chi subisce

L’adozione massiva dell’AI crea una polarizzazione. Da un lato, imprese e professionisti capaci di integrare strategia, dati e tecnologia in modo coerente. Dall’altro, soggetti che utilizzano strumenti potenti senza comprenderne logiche e implicazioni. La differenza non sarà tra chi usa l’AI e chi no. Sarà tra chi la utilizza con consapevolezza e chi ne è dipendente.

Nel marketing digitale questo significa evitare due estremi:
– l’entusiasmo acritico, che trasforma ogni tool in soluzione miracolosa
– il rifiuto ideologico, che impedisce di evolvere

L’equilibrio sta nella progettazione. L’AI deve essere inserita in sistemi che abbiano obiettivi chiari, metriche definite e una visione di lungo periodo.

3. Cambia il rapporto con l’informazione

La trasformazione non riguarda solo le imprese.
Se le risposte vengono generate, sintetizzate e personalizzate in tempo reale, il modo in cui le persone apprendono cambia radicalmente.
La ricerca non è più solo esplorazione. Diventa conversazione.
L’informazione non è più solo consultazione. Diventa sintesi.
Questo riduce il tempo necessario per ottenere risposte, ma può ridurre anche il percorso critico necessario per comprenderle.
Qui emerge una responsabilità collettiva.

Chi produce contenuti, chi sviluppa piattaforme e chi costruisce strategie digitali contribuisce a definire l’ecosistema informativo in cui le persone si formano un’opinione. In un mondo in cui i modelli generativi attingono alle fonti disponibili, la qualità delle fonti diventa ancora più centrale.

4. Umanità aumentata, non sostituita

La narrativa più diffusa alterna due visioni opposte: sostituzione totale dell’umano o trionfo senza limiti della tecnologia. La realtà, più probabilmente, sarà intermedia. L’Intelligenza Artificiale riduce attriti, automatizza attività ripetitive, accelera analisi e produzione. Ma non sostituisce:

• il giudizio strategico
• la capacità di visione
• l’etica decisionale
• la comprensione profonda dei contesti
  

Nel marketing e nello sviluppo digitale, l’AI amplifica ciò che già esiste. Se esiste chiarezza, amplifica chiarezza. Se esiste confusione, amplifica confusione. Per questo il futuro non dipenderà solo dall’evoluzione degli algoritmi, ma dalla maturità di chi li utilizza.

Conclusione
L’Intelligenza Artificiale sta riscrivendo le regole del marketing, della SEO e dello sviluppo digitale. Ma soprattutto sta ridefinendo il modo in cui l’informazione viene prodotta, interpretata e distribuita. Per chi opera in questo settore, la sfida non è tecnica. È strategica e culturale. Non si tratta di correre più veloce. Si tratta di scegliere in quale direzione correre.

L’AI è uno strumento di potenziamento.
Sta a noi decidere se usarlo per generare rumore o per costruire valore.