Vai al contenuto
CitationLab
Inizia

Metodologia per la visibilità nell'AI

Il Citation Method

Il metodo di CitationLab per la visibilità nell'AI. Una risposta AI si costruisce attraverso otto anelli, e un brand può uscire di scena in uno qualsiasi di essi. Il metodo misura gli anelli separatamente, così la diagnosi può indicare quello che ti blocca.

Tutto ciò che è pubblicatoUna sola fonte citata
12345678
  1. 01Scoperta
  2. 02Recupero
  3. 03Selezione
  4. 04Contesto
  5. 05Generazione
  6. 06Citazione
  7. 07Influenza
  8. 08Azione

Trova l'anello. Correggilo. Misura di nuovo.

Fatti mappare la catena

In breve

Il Citation Method è il metodo di CitationLab per l'ottimizzazione AEO e GEO. Si basa su come i modelli linguistici producono davvero le risposte: una risposta si costruisce attraverso otto anelli (scoperta, recupero, selezione, contesto, generazione, citazione, influenza e azione) e un brand può perdere in uno qualsiasi di essi. Il metodo misura gli anelli separatamente invece di ridurli a un unico punteggio, e si svolge in cinque fasi: mappatura, misurazione, diagnosi, azione e follow-up. L'obiettivo è poter dire in quale anello perdi, perché e cosa deve cambiare, invece di tirare a indovinare con “più contenuti” o “più link”.

Ultimo aggiornamento

Brand con cui lavoriamo

  • Axo Finans
  • Zmarta
  • LendMe
  • uScore
  • Terapivakten
  • Din Firmabil
  • Puro Yoga
  • Pixel & Co
  • DRIV Energi
  • Allegro Kommunikasjon
  • JKE
  • FHF
  • European Heli Center
  • Fix & Drive
  • Våge Marketing

01Il metodo

Gli otto anelli

Ecco come nasce una risposta AI, anello dopo anello. La catena si legge da sinistra a destra: devi superare il primo anello per arrivare al secondo. La maggior parte dei brand “non visibili in ChatGPT” perde al secondo o al terzo anello, e applica rimedi che appartengono al quinto.

  1. 01

    Scoperta

    La domanda: Viene effettivamente cercato qualcosa, e sei presente dove si cerca?

    Cosa lo determina
    Per prima cosa il sistema decide se rispondere dalla memoria del modello o recuperando documenti. Se risponde dalla memoria, la tua visibilità dipende da ciò che il modello ha già imparato su di te, non da ciò che hai pubblicato ieri.
    Come fallisce
    Il brand è assente dalla memoria del modello e la domanda non attiva una ricerca. Sei invisibile senza che ci sia nulla di sbagliato nel tuo sito.
    Come lo misuriamo
    Quota di risposte che attivano il recupero rispetto alle risposte dalla memoria, per modello e per prompt. Perception Match mostra cosa pensa di te il modello senza fonti allegate.
    Cosa facciamo
    Costruisci l'entità: nome, categoria e fatti coerenti sul tuo sito, nelle opere di riferimento, nelle fonti di settore e nella copertura di terze parti. È un lavoro lento, che si misura in trimestri.
  2. 02

    Recupero

    La domanda: Sei tra i documenti che vengono effettivamente recuperati?

    Cosa lo determina
    La domanda viene suddivisa in più sotto-ricerche, e ognuna attinge a un numero ridotto di documenti. La lista dei candidati è corta e dipende dall'indice su cui viene eseguita la ricerca, non da quanto è bella la pagina.
    Come fallisce
    Il contenuto ha bisogno di JavaScript per comparire, è dietro un muro di consenso, è bloccato ai crawler AI o non esiste nella lingua in cui viene posta la domanda.
    Come lo misuriamo
    Scansionabilità per gli agenti AI, copertura dell'indice, controlli su robots e rendering nell'audit del sito, e quali dei tuoi URL compaiono davvero come fonti nelle misurazioni ricorrenti.
    Cosa facciamo
    Basi tecniche: contenuti renderizzati lato server, crawler AI ammessi, URL puliti, sitemap, versioni linguistiche e un sito leggibile senza eseguire codice.
  3. 03

    Selezione

    La domanda: Superi il riordinamento dei documenti recuperati?

    Cosa lo determina
    I documenti recuperati vengono valutati di nuovo, questa volta confrontandoli da vicino con la domanda stessa. È qui che la maggior parte viene scartata: recuperati, ma non usati.
    Come fallisce
    La pagina parla dell'argomento ma non risponde alla domanda. È stata scritta per una frase di ricerca, non per il modo in cui una persona si esprime con un'AI.
    Come lo misuriamo
    “Recuperato ma non citato” per prompt: vediamo quali dei tuoi URL sono entrati nell'insieme delle fonti senza arrivare alla risposta.
    Cosa facciamo
    Scrivi per la domanda invece che per la parola chiave: la domanda nel titolo, la risposta per prima e contenuti che coprono tutta la domanda, non solo metà.
  4. 04

    Contesto

    La domanda: Il tuo testo arriva in ciò che il modello legge davvero?

    Cosa lo determina
    Nella finestra di contesto entrano solo i passaggi meglio classificati. Competono i paragrafi, non i siti. Un documento lungo con la pertinenza diluita perde contro un paragrafo compatto.
    Come fallisce
    La tua risposta c'è, ma è sepolta sotto un'introduzione, linguaggio di marketing e preamboli. Il passaggio che viene estratto non dice nulla.
    Come lo misuriamo
    Chunkalyzer, nel modulo AI Monitor di Manager, mostra come i tuoi contenuti vengono suddivisi in passaggi e quali passaggi vengono effettivamente scelti.
    Cosa facciamo
    Ottimizzazione dei chunk: paragrafi autonomi, definizioni che stanno in piedi da sole, tabelle ed elenchi dove servono i fatti, ed eliminazione dei preamboli prima di arrivare al punto.
  5. 05

    Generazione

    La domanda: Le tue parole vengono usate quando si compone la risposta?

    Cosa lo determina
    Il generatore costruisce la risposta con passaggi che rispondono direttamente, non hanno bisogno di essere riscritti per avere senso e aggiungono qualcosa che le altre fonti non hanno.
    Come fallisce
    Il tuo passaggio è nell'insieme, ma la formulazione di un concorrente è più facile da riutilizzare. Resti sullo sfondo invece di diventare una frase della risposta.
    Come lo misuriamo
    Riutilizzo letterale, e quali frasi ricorrono tra modelli diversi e nei vari giorni.
    Cosa facciamo
    Scrivi frasi che reggono anche se citate fuori contesto: numeri precisi, limiti chiari, dati tuoi e formulazioni che nessun altro ha.
  6. 06

    Citazione

    La domanda: Vieni nominato come fonte, con un link?

    Cosa lo determina
    Essere usati ed essere citati vengono decisi separatamente. Il modello può costruire la risposta sulle tue informazioni e comunque inserire il link a qualcun altro.
    Come fallisce
    Il brand viene menzionato senza link, oppure le tue informazioni vengono attribuite a una pagina che le ha riprese.
    Come lo misuriamo
    Menzioni con e senza link, per modello e per prompt, e quali domini vengono citati al posto tuo.
    Cosa facciamo
    Rendi la fonte inequivocabile: contenuti originali, datazione, attribuzione dell'autore, canonical, e assicurati che l'originale citabile sia tu e non un aggregatore.
  7. 07

    Influenza

    La domanda: Sei rappresentato correttamente, e questo sposta la percezione?

    Cosa lo determina
    Una citazione non è una raccomandazione. Il modello può nominarti nella categoria sbagliata, con un prezzo superato o in un confronto che perdi.
    Come fallisce
    Alta visibilità, narrativa sbagliata. Vieni menzionato spesso e raccomandato di rado.
    Come lo misuriamo
    Sentiment e contesto per ogni menzione, quali attributi ti vengono assegnati, con chi vieni confrontato e lo scarto tra il tuo posizionamento e la descrizione del modello (Perception Match).
    Cosa facciamo
    Correggi la base fattuale da cui il modello attinge e rendi il posizionamento abbastanza inequivocabile da reggere a una sintesi.
  8. 08

    Azione

    La domanda: Dopo, succede qualcosa dalla tua parte?

    Cosa lo determina
    Una risposta AI porta meno visitatori di un risultato di ricerca, ma arrivano più avanti nella decisione. Il valore sta nella conversione, non nel clic.
    Come fallisce
    Il traffico arriva, ma la landing page risponde a qualcosa di diverso da ciò che l'utente ha appena chiesto all'AI.
    Come lo misuriamo
    Referral dall'AI come fonte a sé, ricerche del brand, traffico diretto e conversioni, collegati ai dati del CRM o degli ordini.
    Cosa facciamo
    Landing page che rispondono all'intento del prompt e una misurazione che permette di attribuire valore a un referral da ChatGPT invece di farlo sparire nel “diretto”.

02Il metodo

La catena in sintesi

Ogni anello ha la sua causa, la sua misurazione e il suo rimedio. Per questo il metodo non li riduce a un unico punteggio: un solo numero ti dice che le cose vanno male, non dove.

La catena in sintesi
AnelloCosa lo determinaCome lo misuriamoRimedio tipico
1.ScopertaPer prima cosa il sistema decide se rispondere dalla memoria del modello o recuperando documenti. Se risponde dalla memoria, la tua visibilità dipende da ciò che il modello ha già imparato su di te, non da ciò che hai pubblicato ieri.Quota di risposte che attivano il recupero rispetto alle risposte dalla memoria, per modello e per prompt. Perception Match mostra cosa pensa di te il modello senza fonti allegate.Costruisci l'entità: nome, categoria e fatti coerenti sul tuo sito, nelle opere di riferimento, nelle fonti di settore e nella copertura di terze parti. È un lavoro lento, che si misura in trimestri.
2.RecuperoLa domanda viene suddivisa in più sotto-ricerche, e ognuna attinge a un numero ridotto di documenti. La lista dei candidati è corta e dipende dall'indice su cui viene eseguita la ricerca, non da quanto è bella la pagina.Scansionabilità per gli agenti AI, copertura dell'indice, controlli su robots e rendering nell'audit del sito, e quali dei tuoi URL compaiono davvero come fonti nelle misurazioni ricorrenti.Basi tecniche: contenuti renderizzati lato server, crawler AI ammessi, URL puliti, sitemap, versioni linguistiche e un sito leggibile senza eseguire codice.
3.SelezioneI documenti recuperati vengono valutati di nuovo, questa volta confrontandoli da vicino con la domanda stessa. È qui che la maggior parte viene scartata: recuperati, ma non usati.“Recuperato ma non citato” per prompt: vediamo quali dei tuoi URL sono entrati nell'insieme delle fonti senza arrivare alla risposta.Scrivi per la domanda invece che per la parola chiave: la domanda nel titolo, la risposta per prima e contenuti che coprono tutta la domanda, non solo metà.
4.ContestoNella finestra di contesto entrano solo i passaggi meglio classificati. Competono i paragrafi, non i siti. Un documento lungo con la pertinenza diluita perde contro un paragrafo compatto.Chunkalyzer, nel modulo AI Monitor di Manager, mostra come i tuoi contenuti vengono suddivisi in passaggi e quali passaggi vengono effettivamente scelti.Ottimizzazione dei chunk: paragrafi autonomi, definizioni che stanno in piedi da sole, tabelle ed elenchi dove servono i fatti, ed eliminazione dei preamboli prima di arrivare al punto.
5.GenerazioneIl generatore costruisce la risposta con passaggi che rispondono direttamente, non hanno bisogno di essere riscritti per avere senso e aggiungono qualcosa che le altre fonti non hanno.Riutilizzo letterale, e quali frasi ricorrono tra modelli diversi e nei vari giorni.Scrivi frasi che reggono anche se citate fuori contesto: numeri precisi, limiti chiari, dati tuoi e formulazioni che nessun altro ha.
6.CitazioneEssere usati ed essere citati vengono decisi separatamente. Il modello può costruire la risposta sulle tue informazioni e comunque inserire il link a qualcun altro.Menzioni con e senza link, per modello e per prompt, e quali domini vengono citati al posto tuo.Rendi la fonte inequivocabile: contenuti originali, datazione, attribuzione dell'autore, canonical, e assicurati che l'originale citabile sia tu e non un aggregatore.
7.InfluenzaUna citazione non è una raccomandazione. Il modello può nominarti nella categoria sbagliata, con un prezzo superato o in un confronto che perdi.Sentiment e contesto per ogni menzione, quali attributi ti vengono assegnati, con chi vieni confrontato e lo scarto tra il tuo posizionamento e la descrizione del modello (Perception Match).Correggi la base fattuale da cui il modello attinge e rendi il posizionamento abbastanza inequivocabile da reggere a una sintesi.
8.AzioneUna risposta AI porta meno visitatori di un risultato di ricerca, ma arrivano più avanti nella decisione. Il valore sta nella conversione, non nel clic.Referral dall'AI come fonte a sé, ricerche del brand, traffico diretto e conversioni, collegati ai dati del CRM o degli ordini.Landing page che rispondono all'intento del prompt e una misurazione che permette di attribuire valore a un referral da ChatGPT invece di farlo sparire nel “diretto”.

03Il metodo

Come appare quando funziona

Un cliente misura quaranta prompt nella sua categoria. A sinistra, la baseline. A destra, gli stessi prompt otto settimane dopo.

Baseline

Recuperato
64 %
Selezionato
18 %
Citato
7 %

Otto settimane dopo

Recuperato
67 %
Selezionato
41 %
Citato
22 %

La diagnosi indica il terzo anello: veniamo recuperati, ma scartati in fase di selezione. Il rimedio non è aggiungere contenuti, ma riscrivere le pagine perché smettano di parlare dell'argomento e rispondano alla domanda.

La selezione è più che raddoppiata. Il recupero si è mosso appena, come doveva: non l'abbiamo toccato. E ora il nuovo collo di bottiglia è la citazione: meno della metà delle risposte che ci selezionano ci cita. Il prossimo ciclo punta al sesto anello.

Un esempio costruito con numeri realistici, non un caso cliente.

Vuoi sapere in quale anello stai perdendo?

Eseguiamo il tuo insieme di prompt sui modelli, rileviamo la baseline e ti consegniamo la diagnosi, prima che qualcuno proponga una sola attività.

Prenota una revisione della visibilità nell'AI

04Il metodo

Come lavoriamo

Da “non lo sappiamo” a qualcosa di misurabile. Dopo la seconda fase sai a che punto sei, e puoi fermarti in qualsiasi momento e fare il resto da solo.

  1. 01

    Mappatura

    Agisce su: Anelli 1–2

    Individuiamo quali domande i tuoi clienti pongono davvero a un'AI. Non parole chiave: prompt. Sono due cose diverse e producono risposte diverse. L'insieme di prompt è costruito attorno a buyer persona e customer journey, dal primo sintomo a “chi dovrei scegliere”, e messo a confronto con i tuoi concorrenti.

    Cosa ti rimaneUn insieme di prompt che rispecchia il tuo customer journey, con buyer persona e concorrenti definiti.

  2. 02

    Misurazione

    Agisce su: Anelli 1–7

    I prompt vengono eseguiti a cadenza fissa, settimanale o giornaliera come opzione aggiuntiva, su ChatGPT, Gemini, Perplexity e le risposte AI di Google. Misuriamo quanto spesso vieni menzionato, quanto spesso vieni citato con un link e chi viene nominato al posto tuo. La ripetizione non è un dettaglio: lo stesso prompt può dare una risposta diversa da un'esecuzione all'altra, e una singola risposta è un aneddoto, non una misurazione. CAVIS esegue conversazioni intere invece di domande isolate, perché la risposta cambia man mano che il cliente passa da “cos'è?” a “chi dovrei scegliere?”.

    Cosa ti rimaneUna baseline rispetto a cui misurare i movimenti, per prompt, per modello e per anello della catena.

  3. 03

    Diagnosi

    Agisce su: Individua la perdita nella catena

    Capiamo il perché. Il contenuto è invisibile perché richiede JavaScript? Manca l'entità? I fatti sono sepolti nei testi di marketing? Vieni recuperato ma mai selezionato? Le cause di solito sono poche e concrete, e ognuna appartiene a un anello specifico della catena.

    Cosa ti rimaneUn elenco prioritario di cause, non di sintomi, ciascuna associata all'anello a cui appartiene.

  4. 04

    Azione

    Agisce su: Interviene dove sta la causa

    Lo realizziamo noi, oppure lo fai tu partendo dal piano. Basi tecniche, struttura, entità e contenuti, nell'ordine che produce l'effetto più rapido. L'ordine non è casuale: non ha senso scrivere paragrafi migliori per il quarto anello se non superi mai il secondo.

    Cosa ti rimaneAzioni con un responsabile, una sequenza e un effetto atteso, e l'anello che ogni azione deve spostare.

  5. 05

    Follow-up

    Agisce su: Misura di nuovo, nello stesso punto

    La visibilità nella ricerca AI è deperibile: i modelli vengono aggiornati e anche i tuoi concorrenti lavorano. La misurazione ricorrente continua e per tutto il tempo hai accesso diretto alla dashboard. In più analizziamo insieme l'andamento a cadenza fissa, così ricevi l'interpretazione e l'azione successiva, non solo i numeri.

    Cosa ti rimaneMisurazione ricorrente per prompt e modello, la tua dashboard e una revisione periodica in cui i numeri diventano l'azione successiva.

E poi la terza fase ricomincia. Non perché qualcosa sia andato storto, ma perché il collo di bottiglia si è spostato: una volta sistemato il terzo anello, il sesto è diventato il nuovo vincolo. Per questo non è un piano con una data di fine.

05Il metodo

Perché la ricerca AI ha bisogno di un metodo tutto suo

La logica SEO presuppone una lista ordinata. Dentro una risposta AI non c'è nessuna lista. C'è invece una catena di decisioni all'interno del sistema, e la maggior parte viene presa prima che sia scritta una sola parola.

  • Spesso il modello risponde senza cercare

    Una risposta arriva o da ciò che il modello ha già imparato (memoria parametrica) o da documenti che recupera sul momento (retrieval). Pubblicare qualcosa di nuovo influisce solo sulla seconda. La prima si sposta quando il brand viene descritto altrove in modo sufficientemente ampio, frequente e coerente, nel tempo.

  • La lista dei candidati è corta

    Quando il sistema recupera documenti, la domanda viene suddivisa in più sotto-ricerche, e ognuna attinge a un numero ridotto di documenti. Un motore di ricerca mostra dieci link blu e una seconda pagina; una risposta AI non ha una seconda pagina. Se non sei nella lista dei candidati, per quella risposta non esisti.

  • Competono i passaggi, non le pagine

    Il modello non legge il tuo sito. Legge una manciata di passaggi selezionati perché somigliano alla domanda. Un paragrafo preciso batte una pagina lunga con la pertinenza sparsa qua e là.

  • Essere usati ed essere citati sono due cose diverse

    I tuoi contenuti possono sostenere la risposta senza che tu venga nominato, e puoi essere nominato senza essere descritto correttamente. Sono entrambe perdite, e nessuna delle due compare in un report di posizionamento.

06Il metodo

Dalla citazione al fatturato

Gli ultimi due anelli della catena, influenza e azione, sono il punto in cui la visibilità incontra il business. È qui che usiamo ABC: Acquisition, Behavior, Conversion, la struttura di reportistica resa patrimonio comune da Google Analytics, con la ricerca AI misurata come canale di ingresso a sé e la conversione presa dal CRM anziché dallo strumento di analytics.

  1. 01

    A – Acquisition

    Da dove arrivano i clienti e quali canali portano qualità. Qui misuriamo la ricerca AI alle stesse condizioni della ricerca organica e degli annunci: volume, qualità, comportamento e conversione.

  2. 02

    B – Behavior

    Cosa fanno una volta arrivati, e dove li perdiamo. Per il traffico AI la misura più importante è la corrispondenza con l'intento: la landing page risponde a ciò che l'utente ha davvero chiesto al modello?

  3. 03

    C – Conversion

    Ciò che crea davvero valore. Lead e vendite hanno un valore preso dal CRM, dai dati degli ordini o dalle conversioni offline, e quel valore viene restituito al canale. Senza questo passaggio ottimizzi per il volume e lo chiami crescita.

Su ABC: Acquisition, Behavior e Conversion sono la struttura di reportistica di Universal Analytics, non un termine inventato da noi. Non è la stessa cosa dell'analisi ABC, che classifica scorte, prodotti o clienti in base al valore, né del modello ABC della terapia cognitiva. Nel Citation Method, ABC è il livello commerciale, non l'intero metodo. Leggi l'ABC della visibilità nell'AI.

07Il metodo

Su cosa si basa il metodo

Il metodo non è una slide. Ogni anello della catena ha uno strumento che lo misura, e la maggior parte l'abbiamo costruita noi, perché nessun altro misurava ciò che ci serviva.

  • CitationLab AI Marketing Manager

    La misurazione ricorrente. Il modulo AI Monitor di Manager esegue l'insieme di prompt ogni settimana, o ogni giorno come opzione aggiuntiva, su ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI Overview, e registra menzioni, citazioni, fonti, concorrenti e share of voice per modello e per esecuzione. Sono i dati alla base degli anelli dall'uno al sette.

    Scopri come funziona AI Marketing Manager

  • CAVIS

    Il framework alla base dell'insieme di prompt. CAVIS simula conversazioni intere invece di domande isolate, pesa ogni misurazione in base a dove si colloca nel percorso d'acquisto ed è il motivo per cui la misurazione rispecchia un customer journey invece di un elenco di domande.

    Scopri il framework CAVIS

  • Chunkalyzer

    L'analisi dei chunk all'interno del modulo AI Monitor di Manager. Mostra come i tuoi contenuti vengono suddivisi in chunk, quali vengono recuperati e quali non entrano mai nella finestra di contesto. È lo strumento per il quarto anello.

  • Perception Match

    Confronta il tuo posizionamento (ciò che affermano il tuo sito e i tuoi materiali commerciali) con ciò che i modelli dicono davvero di te quando vengono interrogati, e assegna un punteggio allo scarto. È lo strumento diagnostico per il primo e il settimo anello: il problema è che sei invisibile, o che la storia è sbagliata?

  • Audit del sito per agenti AI

    Una verifica tecnica sulla possibilità stessa di recuperare i contenuti: rendering, accesso dei crawler, dati strutturati, versioni linguistiche e leggibilità da parte delle macchine. Senza questa verifica, tutto il resto è un'ipotesi.

    Scopri la SEO tecnica

  • Gestione AEO

    L'operatività. Le fasi quattro e cinque messe a sistema, con specialisti in ambito tecnico, entità, contenuti e conversione, e ogni modifica registrata come un esperimento con un'ipotesi.

    Scopri come lavoriamo

08Il metodo

Cinque regole che il metodo non piega

Un metodo vale qualcosa solo se dice anche cosa si rifiuta di fare. Sono le regole che stabiliscono come vengono prodotti i numeri di questa pagina.

  • 01

    Misura prima di interpretare

    Prima si registrano i dati grezzi: la risposta completa, le fonti, la data, il modello. L'interpretazione arriva dopo e si può sempre ricondurre alla risposta su cui si basa.

  • 02

    Nessun punteggio unico

    Un unico “punteggio di visibilità nell'AI” combinato nasconde esattamente ciò che ti serve sapere: in quale anello stai perdendo. Scomponiamo sempre per modello, prompt, categoria e anello.

  • 03

    Cause, non sintomi

    “Non siamo visibili in ChatGPT” è un sintomo. Una diagnosi deve indicare un anello e una causa, altrimenti il rimedio è un tentativo alla cieca.

  • 04

    Continuo, non occasionale

    Lo stesso prompt può dare risposte diverse da un'esecuzione all'altra. Una risposta è un aneddoto. Il metodo misura a cadenza fissa perché i movimenti si possono leggere solo in una serie storica.

  • 05

    Di' cosa i numeri non mostrano

    Indichiamo dove si trova il limite di ciò che la misurazione può dimostrare. Dove non vediamo un nesso causale, lo diciamo invece di disegnare una freccia.

09Il metodo

Cosa il metodo non promette

La visibilità nell'AI è un campo giovane, pieno di affermazioni perentorie. Queste sono le quattro che noi non faremo.

  • Nessuno può garantire una citazione

    Nessuno vende uno spazio in una risposta AI, e chi dice il contrario sta vendendo altro. Il metodo rende misurabile la probabilità e le cause affrontabili. Non compra posizionamenti.

  • Il primo anello è lento

    La memoria del modello si aggiorna quando i modelli vengono addestrati o aggiornati, non quando pubblichi. Il lavoro sull'entità si misura in trimestri. Gli anelli dal due al quattro possono muoversi in poche settimane.

  • I numeri oscillano

    Lo stesso prompt dà risposte diverse da un'esecuzione all'altra. Per questo misuriamo ripetutamente e leggiamo la tendenza invece delle singole esecuzioni, e per questo lo screenshot di una buona risposta non è un risultato.

  • La visibilità non è fatturato

    Una menzione che non converte mai è solo un numero. Per questo il metodo non si ferma al sesto anello.

10Il metodo

Le domande a cui il metodo è pensato per rispondere

Nessuno arriva chiedendo un metodo. Si arriva con un sintomo. Questi sono i quattro che sentiamo più spesso, con l'anello in cui di solito si trovano.

Perché ChatGPT non ci menziona per niente?

Quasi sempre è il primo o il secondo anello, e i due richiedono rimedi opposti. Se il modello risponde dalla memoria senza cercare, il brand manca da ciò che ha imparato, e serve un lavoro sull'entità: fatti coerenti su di te nei luoghi da cui i modelli imparano, misurato in trimestri. Se il modello cerca e tu sei comunque assente, la causa di solito è meccanica: contenuti che compaiono solo dopo l'esecuzione di JavaScript, crawler AI bloccati in robots.txt o nessuna pagina nella lingua in cui viene posta la domanda. La misurazione distingue i due casi, perché tirare a indovinare fa perdere un trimestre.

Veniamo recuperati come fonte ma mai citati. Cosa non va?

È il terzo o il quarto anello, ed è la diagnosi che facciamo più spesso. Essere recuperati significa che la tua pagina è entrata nella lista dei candidati; non essere citati significa che ha perso il riordinamento, oppure che è entrata nella finestra di contesto ma il passaggio estratto non rispondeva alla domanda. Il rimedio non è quasi mai aggiungere contenuti. È porre la domanda nel titolo, mettere la risposta nel primo paragrafo e rendere i singoli paragrafi abbastanza autonomi da poter essere estratti mantenendo il loro senso.

Veniamo menzionati spesso ma descritti male. Come rimediamo?

È il settimo anello, ed è una perdita travestita da vittoria. La share of voice sembra in salute mentre il modello ti mette nella categoria sbagliata, cita un prezzo superato o ti presenta come l'opzione economica in un confronto che preferiresti vincere. Perception Match assegna un punteggio allo scarto tra ciò che dici di te e ciò che dicono i modelli. La soluzione è correggere la base fattuale nelle fonti da cui il modello attinge davvero, che raramente è la tua homepage, e rendere il posizionamento abbastanza inequivocabile da reggere a una sintesi in una sola frase.

Come facciamo a sapere che il lavoro sta avendo effetto?

Perché esiste una baseline, rilevata prima che cambiasse qualsiasi cosa. La seconda fase la stabilisce per prompt, per modello e per anello, e gli stessi prompt continuano a girare con la stessa cadenza anche dopo, quindi i movimenti si leggono in una serie storica e non in uno screenshot. Gli anelli si muovono a velocità diverse: il lavoro tecnico e quello sui passaggi si vedono in settimane, il lavoro sull'entità in trimestri. Se una modifica non può essere legata a un anello e a una misurazione, il metodo la considera non verificata, non una vittoria.

11FAQ

Domande frequenti sul Citation Method

  • Il Citation Method è il metodo di CitationLab per l'ottimizzazione AEO e GEO. Rappresenta una risposta AI come una catena di otto anelli (scoperta, recupero, selezione, contesto, generazione, citazione, influenza e azione), misura ogni anello separatamente, diagnostica in quale anello un brand sta perdendo e corregge la causa in quell'anello invece che ovunque contemporaneamente.

12Il metodo

Continua a leggere

Lascia che siano i concorrenti a tirare a indovinare.
Noi misuriamo la catena.

Otto anelli, cinque fasi e una diagnosi che ne indica uno. Prendi il controllo di come l'AI ti descrive e ti raccomanda.

Parla con uno stratega della ricerca AIScopri come lavoriamo

Il tuo feedback

Questa pagina ti è stata utile?

La pagina ti è stata d'aiuto? Facci sapere se qualcosa non è chiaro o manca.