SEO, AI Overview e Search Console: interpretare i dati per una strategia

Nel dibattito sulla SEO e sull’intelligenza artificiale c’è il rischio ricorrente di trasformare un dato interessante in una conclusione definitiva: una percentuale, un grafico o una query anomala possono accendere una discussione utile; non bastano però, da soli, per decidere come allocare budget, contenuti e priorità operative.

Secondo l’esperto SEO di Vicenza Matteo Dalla Vecchia, il dato non deve per forza di cose coincidere con la strategia ma deve essere il punto di partenza per formulare domande migliori.

Prima di dire che la SEO tradizionale non conta più, che una citazione AI garantisce visibilità o che una query lunga certifica traffico da LLM, occorre capire con precisione che cosa stiamo osservando, che cosa quella metrica misura davvero e quali aspetti lascia fuori.

Il tema è particolarmente attuale nel confronto tra risultati organici, AI Overview e dati di Google Search Console. Le nuove ricerche richiedono analisi più attente, ma non autorizzano letture semplificate o slogan costruiti su numeri isolati.

Il caso del 38% nelle AI Overview

Un recente studio di Ahrefs, basato su 863.000 SERP e oltre 4 milioni di URL citate nelle AI Overview, ha rilevato che il 38% circa delle URL citate era presente nei primi dieci blocchi di risultati per la stessa query. Il dato era sensibilmente più elevato nella rilevazione precedente: 76% nel luglio 2025.

La lettura più immediata può essere questa: se il 62% delle citazioni arriva da URL che non figurano nella top 10, allora ottenere buoni posizionamenti organici non è più così importante.

Ma, secondo Dalla Vecchia, questa conclusione è troppo rapida.

Il fatto che una AI Overview possa citare fonti fuori dalla prima pagina segnala un cambiamento rilevante nell’ecosistema di ricerca. Google può scomporre una richiesta in sotto-domande, esplorare query correlate e selezionare fonti che rispondono in modo puntuale a parti specifiche della risposta.

È la logica spesso descritta come query fan-out: non viene considerata esclusivamente la SERP della query principale, ma un insieme più ampio di ricerche connesse.

Questo non significa, però, che la top 10 abbia perso valore. Significa che il rapporto tra ranking classico e citazione AI è diventato meno lineare.

Per Matteo Dalla Vecchia, la domanda corretta non è “le AI Overview citano siti fuori dalla top 10?”. La risposta è sì. La domanda utile è un’altra: quale fonte viene citata, per quale sotto-domanda, con quale grado di evidenza, in quale posizione della risposta e con quale concreta possibilità di essere vista o cliccata?

Una citazione in fondo a una risposta generata non ha necessariamente lo stesso valore di una fonte citata all’inizio, accanto a un’affermazione centrale o in un passaggio che risolve davvero il bisogno informativo dell’utente. Trattare tutte le citazioni come equivalenti rischia quindi di produrre report tecnicamente corretti, ma poco utili per orientare le decisioni.

Contenuti Nascondi

1 YouTube e i numeri fuori contesto

2 Le query lunghe in Google Search Console

2.1 Il caso delle impression generate dai quiz

3 Un metodo in sei fasi

3.1 1. Osservazione

3.2 2. Contestualizzazione

YouTube e i numeri fuori contesto

Un esempio efficace di come un numero possa essere interpretato male riguarda YouTube.

Nel campione Ahrefs, il 18,2% delle URL citate che non comparivano nelle prime 100 posizioni organiche per la query considerata era costituito da URL di YouTube. Questo non equivale a dire che YouTube rappresenti il 18,2% di tutte le citazioni AI Overview: sul totale dell’intero dataset, le URL di YouTube erano il 5,6%.

La differenza non è marginale. Il primo dato riguarda un segmento specifico del campione, cioè le URL esterne alla top 100 per la query originaria. Il secondo restituisce il peso reale di YouTube sul totale delle citazioni analizzate.

Inoltre, un video può ottenere visibilità attraverso superfici diverse dai classici link blu. Nella SERP possono comparire caroselli video, risultati arricchiti, risultati di YouTube e altri elementi che intercettano l’attenzione dell’utente. Perciò, classificare un video come “fuori dalla top 10” senza verificare la struttura effettiva della pagina dei risultati può portare a una lettura incompleta.

Per un’impresa, il messaggio operativo non è che occorre abbandonare i contenuti testuali per pubblicare video a prescindere. È più utile chiedersi:

Quali formati dominano le SERP più importanti per il business?
Gli utenti cercano una risposta testuale, un confronto, una dimostrazione o una guida video?
Il sito possiede contenuti in grado di rispondere alle sotto-domande emerse nella ricerca?
Una citazione AI produce anche riconoscibilità, visite qualificate o conversioni?

La SEO rimane quindi un lavoro di copertura fondamentale dell’intento di ricerca, qualità informativa, struttura dei contenuti e competitività nella SERP. Le AI Overview aggiungono un livello da osservare, non eliminano tutti gli altri.

Le query lunghe in Google Search Console

Google Search Console è un’altra fonte in cui è facile confondere un segnale con una certezza.

Una pratica diffusa consiste nel filtrare le query molto lunghe, ad esempio quelle composte da dieci o più parole, per individuare ricerche con stile conversazionale o simili a prompt. La procedura è semplice:

Aprire il report Rendimento o Risultati di ricerca in Google Search Console.
Aggiungere un filtro sulla dimensione “Query”.
Selezionare il filtro personalizzato tramite espressione regolare.
Applicare una regex come ^(?:\S+\s+){9,}\S+$, che intercetta query formate da almeno dieci parole.

È un filtro esplorativo utile. Può far emergere formulazioni più discorsive, domande articolate, problemi specifici, confronti, richieste multi-step e linguaggio vicino a quello impiegato in una conversazione con un assistente AI.

Ma la cautela è essenziale: una query lunga non certifica che l’utente abbia utilizzato un LLM, AI Mode o un altro ambiente di ricerca conversazionale. Può essere semplicemente una ricerca tradizionale digitata in Google, una domanda dettagliata da mobile, una richiesta formulata con la ricerca vocale o una frase copiata da un contesto esterno.

Questo tipo di filtro è utile quando viene utilizzato per generare ipotesi, non quando diventa una scorciatoia per attribuire automaticamente tutte le impression alle AI.

Il caso delle impression generate dai quiz

L’analisi delle query lunghe può riservare sorprese: in alcuni progetti, molte impression associate a formulazioni molto dettagliate derivano da quiz, esercitazioni per concorsi, test di preparazione a esami e richieste didattiche.

Gli utenti possono interrogare un LLM per verificare una risposta, chiedere la soluzione di un quesito o approfondire un argomento da studiare. Il sistema può recuperare informazioni da pagine web pertinenti e mostrare o utilizzare quei contenuti all’interno della risposta. In Search Console, il fenomeno può generare impression associate a query lunghe e apparentemente “AI-like”.

Tuttavia, il valore di queste impression va verificato.

Una pagina può comparire per molte ricerche su quiz e concorsi senza intercettare un pubblico vicino all’acquisto, alla richiesta di preventivo o al servizio offerto dall’azienda. Può trattarsi di una visibilità informativa positiva, ma anche di un elemento che altera la lettura di report orientati al business.

Le domande da porre sono quindi più importanti della metrica in sé:

Quali URL ricevono queste impression?
Le query esprimono un’intenzione informativa, didattica o commerciale?
Producono clic?
I clic portano a pagine, micro-conversioni o contatti coerenti?
Sono query realmente pertinenti all’offerta dell’azienda?
Il trend è stabile, stagionale o collegato a uno specifico evento?

Impression, clic e conversioni sono grandezze diverse. La presenza in una risposta o in una SERP può essere un primo segnale di esposizione, ma non sostituisce la valutazione della qualità del traffico.

Un metodo in sei fasi

Per evitare che dati interessanti producano strategie fragili, proponiamo un approccio articolato in sei passaggi.

1. Osservazione

Il primo passo consiste nel rilevare il segnale: un aumento di impression, una nuova query, un calo del CTR, una citazione nelle AI Overview o una variazione inattesa nella distribuzione del traffico.

L’obiettivo non è decidere subito, ma accorgersi che esiste un fenomeno da esaminare.

2. Contestualizzazione

Occorre poi capire che cosa misura davvero il dato. Qual è il periodo analizzato? Quale è il campione? La query è generica o specifica? La SERP contiene video, risultati locali, shopping, PAA o altri elementi?

Nel caso delle AI Overview, bisogna distinguere tra ranking per la query principale, risultati ottenuti su query correlate e modalità con cui Google seleziona le fonti.

3. Segmentazione

Un dato aggregato può nascondere dinamiche opposte. È quindi utile segmentare per URL, query, device, località, brand, categoria, intento e fase del funnel.

Le query lunghe, per esempio, possono essere separate tra richieste di assistenza, confronti, domande didattiche, quiz, ricerche commerciali e richieste informative.

4. Validazione

Dopo aver individuato un pattern, bisogna verificare se rappresenta un’opportunità concreta. Le impression generano clic? Il CTR è coerente? Le visite sono qualificate? Esistono conversioni o segnali comportamentali utili?

Questa fase evita di investire risorse su picchi privi di valore economico o su tendenze temporanee.

5. Intervento

Solo dopo la validazione è possibile definire un’attività SEO: aggiornare un contenuto, migliorare title e snippet, creare una guida, aggiungere una sezione FAQ, produrre un video, correggere un problema di pertinenza o ampliare la copertura di un topic.

L’intervento deve essere proporzionato all’evidenza raccolta, non all’entusiasmo generato da un singolo dato.

6. Monitoraggio

Infine, ogni azione va osservata nel tempo. Occorre controllare se cambia la visibilità, se aumentano i clic qualificati, se le query intercettate diventano più pertinenti e se il miglioramento contribuisce agli obiettivi reali del progetto.

La SEO non consiste nell’inseguire ogni notizia su Google o sull’intelligenza artificiale. Consiste nel valutare se quel cambiamento modifica davvero le priorità del sito, il comportamento degli utenti e le opportunità di business.

Per le imprese che vogliono trasformare segnali di ricerca, contenuti e dati di Search Console in priorità operative, un buon punto di partenza può essere questo: meno slogan, più analisi verificabili.