Come funzionano i motori di ricerca di IA

I motori di ricerca di IA sono sistemi di domanda e risposta che usano modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per trovare informazioni e generare risposte.

Ci sono alcune differenze essenziali tra i motori di ricerca tradizionali e quelli di IA, anche se queste differenze diventano meno spiccate man mano che i motori di ricerca tradizionali incorporano più funzionalità di IA:

• Invece di una query isolata, gli utenti possono fare domande di follow-up e proseguire la stessa conversazione.
• Invece di restituire un elenco di link in ordine di rilevanza, i motori di ricerca basati sull'IA forniscono risposte e consigli diretti (e queste risposte possono cambiare regolarmente).
• Anziché indirizzare gli utenti a un sito web, i motori di IA rispondono alle domande direttamente nell'interfaccia della chat (e di conseguenza i clic verso i siti web diminuiscono).

Ecco come si presenta un'interfaccia di ricerca con IA tipica, simile a quella di ChatGPT, Claude o AI Mode:

Gli LLM vengono addestrati su enormi quantità di contenuti. Di fatto hanno "letto" tutta Wikipedia, l'intero dataset Common Crawl, tutti i Google Books e decine di milioni di pagine di contenuti web.

Questi dati di addestramento aiutano a fornire all'LLM la sua "comprensione" del mondo. Se un'azienda che produce cuffie compare molte volte nei dati di addestramento, in contesti pertinenti e insieme a descrittori positivi ("miglior rapporto qualità-prezzo", "ottime per la palestra" e così via), ci sono buone probabilità che l'azienda venga menzionata nelle risposte dell'LLM a prompt relativi alle cuffie.

Gli LLM possono verificare e migliorare le proprie risposte in due modi: usando strumenti (come calcolatrici o altre API di dati) oppure recuperando informazioni aggiuntive da fonti esterne. Questo secondo processo è noto, in termini tecnici, come Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Quando un utente pone una domanda, l'LLM si chiede: "Conosco già la risposta o dovrei recuperare informazioni aggiuntive?" Se è in grado di prevedere il prossimo token con un grado di certezza elevato (ad esempio nel caso di domande la cui risposta è poco soggetta a cambiamento, come "a cosa servono i globuli rossi?"), probabilmente risponderà attingendo alle sue conoscenze di base. Se il grado di certezza è basso, come per le domande la cui risposta può variare nel tempo, (ad esempio "qual è il miglior macinacaffè economico?"), l'LLM può usare il suo strumento di ricerca per trovare informazioni pertinenti da altre fonti su Internet.

Gli LLM sono ottimizzati per riconoscere i tipi di query che potrebbero beneficiare di informazioni aggiuntive, ad esempio:

• Argomenti fuori dall'ambito di addestramento del modello: "Quali sono i fattori di ranking interni usati da Keywords Explorer di Ahrefs?"
• Argomenti che richiedono informazioni aggiornate o sensibili al fattore tempo: "Qual è stato l'aggiornamento principale più recente di Google e quando è stato rilasciato?"
• Argomenti che richiedono esplicitamente una ricerca sul web: "Cerca su internet le tattiche di link building più diffuse nel 2026."
• Prompt che richiedono fonti e prove: "Trova fonti che confermino che Google utilizza segnali di coinvolgimento degli utenti nel suo algoritmo."

Alcuni LLM hanno anche un'elevata probabilità di attivare ricerche aggiuntive (ad esempio, i modelli di "deep research" sono configurati appositamente per attivare più ricerche RAG).

Il fan-out delle query spiega perché la SEO tradizionale è fondamentale per la visibilità nell'IA.

Gli assistenti basati sull'IA come ChatGPT, Gemini e Perplexity usano indici di ricerca come Google, Bing e Brave per recuperare informazioni aggiornate.

Il provider di ricerca è importante perché ognuno ha algoritmi di ranking, indici e copertura diversi: rendere il tuo brand visibile su Ricerca Google potrebbe contribuire alla sua visibilità in AI Mode più che in ChatGPT, che dipende maggiormente da Bing.

Quando un LLM recupera pagine pertinenti da un indice di ricerca, non le legge per intero. Le suddivide invece in piccoli bocchi di testo ("chunk") e dà priorità (e talvolta amplia) alle sezioni di testo che sembrano più rilevanti per la query.

Questi blocchi sono in genere composti da poche centinaia a poche migliaia di parole ciascuno: una piccola frazione della maggior parte delle pagine web. L'LLM inoltre opera con rigidi limiti della finestra di contesto: può elaborare una quantità limitata di testo, inclusi il prompt dell'utente, tutti i blocchi recuperati e la propria risposta. Ciò significa che deve essere molto selettivo riguardo ai contenuti che recupera e include.

Ecco un esempio:

Quello descritto fin qui è il funzionamento di base dei motori di ricerca di IA, ma c'è un ulteriore livello di complessità: la personalizzazione.

ChatGPT e altri motori di ricerca basati sull'IA possono personalizzare i risultati per i singoli utenti, il che significa che lo stesso prompt può generare risultati diversi per persone diverse. La personalizzazione può essere influenzata in diversi modi, tra cui:

• Contesto attuale della conversazione: i messaggi precedenti nella stessa chat influenzeranno la risposta al prompt attuale. Ad esempio, se menzioni che per te la "durata" dell'attrezzatura da trekking è importante, puoi aspettarti che ChatGPT includa questo criterio nella sua ricerca quando più avanti nella chat chiederai "consigli sugli zaini".
• Memoria: molti LLM hanno una funzionalità di memoria che consente al sistema di ricordare determinati fatti o preferenze tra una chat e l'altra. Ad esempio, se la funzione di memoria è attivata, ChatGPT dedurrà e ricorderà i dettagli che hai condiviso (come il tuo nome o i tuoi interessi) e li includerà nelle conversazioni future per personalizzare le risposte.
• Località, ora, data: molti motori di ricerca basati su IA possono dedurre informazioni su di te e personalizzare le risposte di conseguenza. Ad esempio, possono usare l'indirizzo IP per ricavare la tua posizione approssimativa per rispondere a query come "pizzeria vicino a me", oppure usare data e ora per compilare una lista delle cose da portare in campeggio (e suggerire una tenda 4 stagioni in inverno e una tenda 3 stagioni in estate).
• Prompt di sistema: eventuali preferenze specifiche condivise nel messaggio di sistema influenzeranno le tue conversazioni (aggiungere "ricorda che sono vegano" al prompt di sistema influenzerà le risposte a prompt come "idee per una colazione sana").