Nuovi dati rivelano un divario tra i ranking di Google e le citazioni dei LLM

# Scoperte Recenti Rivelano il Divario tra le Classifiche di Google e le Citazioni dei LLM

La ricerca condotta da Search Atlas, un’azienda specializzata in software SEO, ha rivelato un’importante differenza tra come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come quelli di OpenAI e Google, citano le fonti rispetto ai risultati di ricerca tradizionali di Google. L’analisi ha confrontato le citazioni di ChatGPT, Gemini di Google e Perplexity con i risultati di ricerca di Google su un insieme di 18.377 query corrispondenti.

## Discrepanze nei Risultati
I risultati dello studio mostrano un significativo scostamento tra la visibilità tradizionale nelle ricerche di Google e le citazioni ottenute dai modelli di IA. Ecco un riepilogo delle principali osservazioni.

### Perplexity: La Più Vicina ai Risultati di Ricerca
Perplexity, progettato per effettuare recupero dal web in tempo reale, ha dimostrato di avere citazioni più simili ai risultati di Google. L’analisi ha evidenziato che Perplexity ha mostrato una sovrapposizione mediana dei domini di circa il 25–30% con i risultati di Google, e una sovrapposizione degli URL vicina al 20%. In totale, ha condiviso 18.549 domini con Google, rappresentando circa il 43% delle fonti citate.

### ChatGPT e Gemini: Selezioni Più Ristrette
ChatGPT ha mostrato una sovrapposizione significativa più bassa con Google, mantenendo una sovrapposizione mediana dei domini tra il 10 e il 15%. Ha condiviso 1.503 domini con Google, corrispondenti al 21% delle fonti citate, con corrispondenze URL che di solito rimanevano inferiori al 10%.

Gemini ha mostrato comportamenti variabili, con alcune risposte che avevano quasi nessuna sovrapposizione con i risultati di ricerca, mentre altre erano più allineate. In generale, Gemini ha condiviso solo 160 domini con Google, equivalenti al 4% dei domini presenti nei risultati di Google, anche se questi domini costituivano il 28% delle citazioni di Gemini.

## Implicazioni per la Visibilità
Essere ben classificati su Google non garantisce citazioni sui LLM. Questo report suggerisce che i diversi sistemi attingono dal web in modi differenti. Perplexity, grazie alla sua architettura che cerca attivamente nel web, offre modelli di citazione più in linea con le classifiche di ricerca tradizionali. Se il tuo sito è già ben posizionato su Google, avrai maggiori possibilità di ricevere visibilità simile nelle risposte di Perplexity.

Al contrario, ChatGPT e Gemini si basano maggiormente su conoscenze pre-addestrate e su un recupero più selettivo, citando un insieme più ristretto di fonti e mostrando una minore particolare attenzione alle classifiche correnti. Le corrispondenze a livello di URL con Google rimangono basse per entrambi.

## Limitazioni dello Studio
Va notato che il dataset favorisce fortemente Perplexity, che ha rappresentato l’89% delle query corrispondenti, con OpenAI all’8% e Gemini al 3%. I ricercatori hanno utilizzato punteggi di somiglianza semantica per abbinare le query, che hanno espresso bisogni informativi simili ma non sono state identiche. La soglia applicata era dell’82% di somiglianza utilizzando il modello di embedding di OpenAI.

Inoltre, il periodo di analisi di due mesi fornisce solo un’istantanea recente. Sono necessari periodi più lunghi per verificare se gli stessi schemi di sovrapposizione si mantengono nel tempo.

## Prospettive Future
Per i sistemi di recupero come Perplexity, i segnali SEO tradizionali e la forza complessiva del dominio avranno probabilmente una maggiore rilevanza per la visibilità. Per i modelli incentrati sul ragionamento, come ChatGPT e Gemini, questi segnali potrebbero avere un’influenza meno diretta sulle fonti che appaiono nelle risposte.

In conclusione, comprendere le dinamiche tra classifiche di Google e citazioni dei modelli di linguaggio è fondamentale per ottimizzare la visibilità online in un contesto in continua evoluzione come quello attuale.