SEO e Intelligenza Artificiale: come è cambiato davvero il lavoro di chi ottimizza i siti

Qualche anno fa, quando scrissi l’articolo dedicato a ChatGPT e al suo possibile utilizzo nella SEO, gran parte della discussione ruotava intorno a una domanda piuttosto semplice: l’intelligenza artificiale può aiutarci a scrivere contenuti per il web? La risposta era già allora affermativa. Vista oggi, quella domanda sembra banale. L’intelligenza artificiale generativa, nel frattempo, ha progressivamente modificato il modo in cui analizziamo un problema, sviluppiamo una soluzione, produciamo contenuti, interpretiamo dati e costruiamo siti web.

Nel mio caso il cambiamento è stato particolarmente evidente. Se fino a qualche anno fa gran parte del mio lavoro consisteva nell’utilizzare strumenti SEO specialistici, fogli di calcolo, CMS e software di analisi, oggi una parte considerevole delle attività passa attraverso sistemi di intelligenza artificiale, utilizzati anche come supporto al ragionamento e alla produzione. Ciò ha cambiato il livello al quale si lavora, diminuendo – questa la vera rivoluzione, secondo me – i tempi di analisi e generazione di dati, contesti e contenuti.

Dall’esecuzione all’orchestrazione

Insomma, molte attività che fino a qualche anno fa richiedevano tempo possono oggi essere accelerate: penso, ad esempio, alla ricerca di argomenti, all’analisi preliminare di un insieme di keyword, alla classificazione degli intenti di ricerca, alla costruzione della struttura di un articolo, alla riorganizzazione di grandi quantità di informazioni e persino alla customizzazione del proprio sito web.

La questione, ora, riguarda anche la qualità di ciò che viene svolto: velocizzare un’analisi o la redazione di un testo non significa automaticamente ottenere un buon risultato. Il modello linguistico può proporre una struttura, individuare correlazioni o suggerire possibili interpretazioni e farlo anche bene, ma è l’intelligenza umana che è chiamata a comprendere se quelle informazioni hanno senso rispetto al progetto, al mercato, agli utenti e agli obiettivi del cliente.

In tal senso, il concetto di competenza assume un significato diverso: si passa dal saper fare qualcosa eseguendo ogni singolo passaggio di una determinata azione alla capacità di progettare il processo, fornire il contesto corretto, verificare il risultato e decidere cosa utilizzare. È probabilmente questo uno dei cambiamenti più importanti introdotti dal rapporto tra SEO e Intelligenza Artificiale.

Scrivere contenuti non significa più soltanto scrivere

La produzione editoriale è uno dei settori nel quale l’impatto dell’AI è stato percepito per primo, soprattutto per i contenuti realizzati per siti web e social. Generare un testo, oggi, è relativamente semplice. Proprio per questo la capacità di generare testo ha perso parte del valore che poteva avere inizialmente.

Il valore, ora, sta nel costruire il contento e le fasi del processo da suggerire all’intelligenza artificiale: se è vero che chiunque può ottenere in pochi secondi un articolo genericamente corretto su un argomento, ciò che acquista valore è tutto quello che non può essere facilmente ricostruito partendo dalle stesse informazioni disponibili a tutti: occorre fornire un contesto personalizzato fatto di esperienza personale, dati proprietari, casi reali, opinioni motivate, esempi specifici, immagini originali, competenze maturate sul campo.

L’intelligenza artificiale può aiutarmi a strutturare un articolo, trovare punti deboli in un ragionamento, confrontare versioni differenti o migliorare la leggibilità di un testo. Ma il contenuto interessante continua a nascere da qualcosa che vale la pena raccontare.

La distinzione fra generazione di contenuto e generazione di contesto è un concetto destinato, secondo me, a diventare sempre più importante.

L’AI è entrata anche nella parte tecnica della SEO

Il cambiamento, come era lecito aspettarsi, non ha riguardato soltanto i contenuti. Negli ultimi anni ho iniziato a utilizzare l’AI sempre più spesso anche durante lo sviluppo: per analizzare codice, costruire prototipi, individuare errori, scrivere funzioni, interrogare database, creare piccoli strumenti e automatizzare operazioni ripetitive. È un passaggio significativo perché avvicina mondi che in passato restavano relativamente separati (in base alle competenze del professionista). SEO tecnica, sviluppo web, UX, contenuti e analisi dei dati oggi si intrecciano molto più velocemente: per risolvere un problema di visibilità posso trovarmi, nella stessa giornata, a controllare un template WordPress, modificare la struttura di una pagina, analizzare Search Console, rivedere un contenuto e costruire un piccolo script che automatizza una parte del lavoro. Insomma, se prima per i non sviluppatori era necessario interefacciarsi con un programmatore per modifiche al codice, oggi l’AI riduce la distanza fra l’idea e la possibilità di realizzarla e sperimentarla in autonomia.

Prima di scatenare le ire di tanti bravi professionisti del codice, mi preme ricordare che questo approccio non sostituisce necessariamente uno sviluppatore, soprattutto quando serve una competenza specialistica profonda, ma permette a chi possiede già conoscenze tecniche e progettuali di muoversi molto più velocemente fra discipline differenti.

Anche l’automazione cambia il lavoro

Un altro passaggio interessante riguarda tutte quelle attività che vengono ripetute periodicamente. Chi opera in questo settore sa già che da anni si lavora con automazioni dei processi di acquisizione dei clienti, della gestione dei lead e via dicendo (mi ricordo il periodo in cui anche il vicino di casa parlava di funnel marketing). Oggi, per fortuna, lavori come controllare dati, confrontare documenti, classificare informazioni, produrre report preliminari, verificare elementi ricorrenti o trasformare dati non strutturati in informazioni utilizzabili sono operazioni nelle quali l’AI diventa parte di un processo automatizzato.

Il vantaggio non consiste semplicemente nel “fare prima”, ma nel poter dedicare meno tempo alle operazioni meccaniche e più tempo a quelle che richiedono interpretazione, decisione e progettazione umana.

Cosa non è cambiato

È proprio nel potere decisionale che, paradossalmente, l’arrivo dell’intelligenza artificiale rende ancora più importante la componente umana. Nonostante la tecnologia, alcuni fondamentali restano sorprendentemente stabili e demandati all’intelligenza umana:

• capire cosa sta cercando una persona;
• costruire siti accessibili, veloci e comprensibili;
• organizzare bene le informazioni;
• produrre contenuti realmente utili;
• verificare che i motori di ricerca possano trovare, interpretare e indicizzare le pagine;
• capire perché un’attività dovrebbe investire in un determinato contenuto o in una determinata strategia.

Le nuove esperienze di ricerca basate sull’intelligenza artificiale non cancellano queste fondamenta. Cambiano piuttosto alcune delle superfici attraverso le quali le informazioni vengono trovate e utilizzate.

Il valore si sposta verso il giudizio

Insomma, l’intelligenza artificiale aumenta le possibilità offerte dagli strumenti, ma richiede una competenza più importante: saper scegliere.

Facciamo alcuni esempi:

1. Un sistema AI può produrre decine di titoli possibili. Quale scegliere?
2. Può suggerire cinquanta argomenti. Quali meritano davvero di diventare contenuti?
3. Può generare codice. È sicuro? È efficiente? Risolve davvero il problema?
4. Può analizzare dati. Sta individuando una relazione significativa oppure una correlazione solo apparentemente interessante?
5. Può scrivere una pagina. È utile per il lettore oppure sembra identica a migliaia di altre pagine generate nello stesso modo?

Per questo credo che il professionista SEO di oggi debba essere sempre meno un semplice esecutore di tecniche e sempre più una persona capace di mettere insieme marketing, tecnologia, contenuti, dati ed esperienza utente.

Una professione che si allarga

Il mio rapporto con SEO e Intelligenza Artificiale mi ha portato esattamente in questa direzione. Partendo dall’ottimizzazione dei siti sono arrivato progressivamente allo sviluppo di strumenti digitali, all’automazione, alla progettazione di interfacce e, più recentemente, all’utilizzo dell’AI anche nella formazione e nella didattica.

Non considero questo percorso un abbandono della SEO, anzi mi sembra la naturale evoluzione di un mestiere che ha sempre avuto bisogno di comprendere come le persone cercano informazioni e come la tecnologia organizza quelle informazioni.

La tecnologia cambia, le competenze pure. La vera differenza, però, è la comprensione del problema che vogliamo risolvere.