Come indicizzarsi sui modelli LLM come ChatGPT. Ecco 7 Consigli.

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Non esiste una “lista ufficiale” di contenuti o formati che un LLM (Large Language Model) preferisce in senso assoluto, anche perché un LLM non è un motore di ricerca tradizionale e non indicizza le pagine web nel senso classico dell’SEO. Tuttavia, esistono alcune buone pratiche e principi che possono rendere i tuoi contenuti più “facili da elaborare” e potenzialmente più utili in contesti in cui un LLM viene impiegato per generare risposte o riassunti (ad esempio, in motori di ricerca conversazionali di nuova generazione).

Di seguito alcuni elementi da considerare:

1. Chiarezza e struttura del testo
   • Un testo ben strutturato (con titoli, sottotitoli, paragrafi chiari, elenchi puntati o numerati dove opportuno) risulta più facile da “comprendere” per un modello linguistico.
   • L’LLM non fa keyword matching “secco” come un motore di ricerca, ma utilizza relazioni semantiche e contesto. Un testo chiaro, coerente e ben segmentato agevola la comprensione del contenuto.
2. Qualità e autorevolezza dei contenuti
   • Gli LLM, quando “leggono” un contenuto, ne ricavano pattern linguistici: se il testo è pieno di ripetizioni, informazioni ridondanti o contraddittorie, rischia di confondere il modello.
   • Google, Bing e altri stanno integrando LLM nei risultati di ricerca (ad esempio, con “search generativa”). A questo scopo, per poter essere considerati “buoni contenuti” da riassumere e proporre, occorre che siano autorevoli, corretti e aggiornati.
   • Seguire il principio E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) aiuta anche in contesti in cui un LLM potrebbe usare il tuo contenuto come fonte di dati.
3. Uso di dati strutturati e formati standard
   • Sebbene un LLM possa “leggere” testi liberi, l’uso di dati strutturati (ad esempio JSON-LD per lo schema markup) aiuta qualsiasi sistema di analisi automatizzata — incluse soluzioni AI che combinano retrieval (ricerca) e generazione di testo.
   • Se fornisci informazioni molto tecniche, una struttura codificata (tabelle, marcatura semantica, infobox) può essere più facile da estrarre correttamente.
4. Originalità e profondità
   • I contenuti “unici” e “approfonditi” tendono a essere valorizzati anche dai modelli linguistici. Se il tuo testo offre prospettive nuove, analisi dettagliate o informazioni di nicchia ben documentate, l’LLM che vi attinge potrà generare risposte più utili e complete.
   • Al contrario, contenuti “superficiali” o duplicati rischiano di confondere l’LLM o di essere ignorati in favore di fonti più ricche.
5. Evita keyword stuffing e testo artificiale
   • Gli LLM non rispondono bene alle logiche di keyword stuffing, perché non funzionano come motori di ricerca basati principalmente su parole chiave. Un eccesso di parole chiave ripetute artificiosamente può creare “rumore” semantico e ridurre la chiarezza.
   • I modelli linguistici vengono addestrati a identificare testi di bassa qualità (pieni di ridondanze o ripetizioni) e potrebbero generare risposte meno precise o meno “fluide” se la fonte è confusa.
6. Coerenza contestuale
   • Se pubblichi contenuti su un argomento specifico, è opportuno che la trattazione sia coerente e contestualizzata (ad esempio, non saltare troppo rapidamente da un tema all’altro). Gli LLM “captano” la coerenza e la linearità di un testo.
   • Avere una pagina o un articolo dedicato a un tema, con sottosezioni ben definite, aiuta il modello a ricavare e riassumere le informazioni in modo più fedele.
7. Referenze e fonti
   • Citare fonti, linkare documenti autorevoli, usare riferimenti bibliografici dove opportuno: ciò aumenta la credibilità e fornisce contesto all’LLM, che potrebbe includere i riferimenti nelle sue risposte o comunque dedurne un “tono” più affidabile.

In sintesi

• Gli LLM non “preferiscono” dei contenuti SEO specifici nel senso tradizionale. Piuttosto, apprezzano testi chiari, ben strutturati, autorevoli e privi di forzature.
• L’obiettivo è rendere il tuo contenuto facilmente comprensibile e di qualità: è lo stesso principio dei moderni motori di ricerca, ma declinato in un contesto di comprensione del linguaggio naturale piuttosto che in un contesto puramente “keyword-based”.
• Seguire le best practice di SEO (in particolare quelle che favoriscono leggibilità e autorevolezza) e aggiungere una buona dose di “user-centered content” rimane la via maestra, anche per ottenere visibilità nelle nuove modalità di ricerca basate sull’intelligenza artificiale generativa.