Come gli LLM costruiscono reputazioni artificiali
Immaginiamo un professionista qualsiasi che dichiari su vari social e siti web specializzati di essere "il miglior esperto del suo settore in Italia". Nulla gli impedirebbe di spingersi oltre: "il migliore della storia". Potrebbe inventare citazioni, premi inesistenti, false referenze e riconoscimenti fasulli.
Quale sarebbe il risultato, oltre al ridicolo?
Un LLM come Claude Pro, interrogato su questa figura professionale, potrebbe:
- Incorporare affermazioni false nei risultati
- Selezionare casualmente informazioni da post inventati
- Presentare dati non verificabili come fatti
- Costruire un profilo distorto basandosi su auto-celebrazioni
Gli LLM non distinguono tra contenuti autoprodotti e fonti autorevoli. Non verificano credenziali. Assemblano narrazioni plausibili da qualsiasi materiale trovino online.
La macchina non pensa. Si basa su numeri privi di significato intrinseco. Possiamo manipolarli associando ai numeri i significati che vogliamo. È così che si costruiscono reputazioni artificiali nell'era dell'AI.
Un caso di studio: distorsioni sistematiche nell'output degli LLM
Ho testato questa dinamica con una ricerca su me stesso. I risultati mostrano distorsioni sistematiche:
- Categorizzazioni superficiali: Confusione tra sito personale, personal brand corporate e portale aziendale.
- Riduzioni generiche: Anni di attività culturale documentata (Vicenza Blues Festival con 500+ concerti) ridotti a "fondatore di eventi blues". MacInShow - mostra sul design industriale Apple realizzata nella Basilica Palladiana di Vicenza - completamente ignorata nonostante fonti autorevoli (archivi Applicando, RAI 3, documentazione del Comune).
- Frasi inventate: Definito "critico del data-driven americano". Mai scritto. La mia critica riguarda l'applicazione acritica in Italia da parte di chi copia contenuti americani senza comprenderli, al solo scopo di ottenere metriche quantitative sottoperformanti per i funnel. Due concetti completamente diversi.
- Errori di calcolo basici: 1997-2026 fa 29 anni, non 20. Approssimazione che non rende giustizia all'esperienza effettiva.
- Selezione di fonti discutibili: Privilegia piccole agenzie e siti di bassa qualità posizionati SEO su chiavi generiche attraverso tecniche autoreferenziali. "Premi" e "classifiche" create dagli stessi organizzatori che ne beneficiano. Circoli chiusi dove gli stessi personaggi fanno parte delle agenzie che poi scrivono post auto-celebrativi. Classifiche virtuali senza valore: stesso schema, stessi gruppi che vogliono posizionarsi su chiavi strategiche. Zero verifica dell'autorevolezza.
L'esperimento del "riprova": quando l'AI cambia approccio
Ho quindi ripetuto la query identica.
L'AI ha modificato completamente l'approccio:
- Da 10 a 50+ ricerche web
- Tempo di elaborazione triplicato
- Output più centrato su contenuti diretti anziché fonti perimetrali
Interpretazione del segnale "riprova": L'AI ha dedotto "query ripetuta = insoddisfazione = necessità di approfondire con focus diverso".
Questo potrebbe rappresentare un fattore GEO autentico: un'astrazione che tenta di decodificare l'intento profondo dell'utente oltre la query letterale. Un metodo per comprendere cosa cerchi davvero, non solo cosa hai scritto.
Il problema della non replicabilità
Il problema è che questo fattore non è ripetibile. A parità di query, produce risultati diversi. Non è sistematizzabile, non è scientifico, non è predittivo con precisione accettabile.
Suggerisce intenzionalità e sensibilità al contesto, ma non può essere definito un "algoritmo" affidabile né può essere retro-ingegnerizzato.
Vendere questa dinamica come avanguardia SEO significa spacciare adattività apparente per coerenza metodologica.
Un approccio alternativo alla GEO: diagnostica strategica, non ottimizzazione tattica
Perché la GEO non è "SEO per LLM"
Considerare la GEO come una semplice estensione della SEO applicata agli LLM è ontologicamente scorretto. L'intero settore sta investendo risorse in questa direzione, ma il presupposto di partenza è sbagliato.
Non perché sia impossibile identificare pattern o ricorrenze rilevanti, ma perché l'approccio mentale con cui viene generalmente proposta la GEO è distorto alla base.
Il limite dell'approccio tradizionale
L'LLM non va pensato come una finestra su cui far comparire risultati desiderati attraverso trucchi e ottimizzazioni specifiche. Non è un motore di ricerca da manipolare con tecniche SEO adattate. Non è un algoritmo prevedibile da retro-ingegnerizzare.
È uno strumento che riflette come le informazioni sono strutturate, distribuite e connesse nell'ecosistema digitale. È uno specchio che mostra la coerenza - o l'incoerenza - della presenza online di un brand.
La GEO come strumento diagnostico
La GEO va ripensata come sistema di indagine, strumento creativo per potenziare la SEO e, più in generale, il marketing.
Il meccanismo è semplice: entrano segnali, escono output specifici legati a quei concetti. Quegli output suggeriscono implicitamente azioni per migliorare la comunicazione e la presenza online.
Ma non si tratta di posizionamento per LLM o "ottimizzazione per ottenere risultati specifici nell'output". Quello è solo un effetto secondario, peraltro non replicabile come abbiamo già visto.
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Le domande corrette da porsi
La domanda corretta non è: "Come faccio a posizionarmi meglio nei risultati dell'LLM?"
Ma piuttosto: "Cosa mi sta dicendo l'LLM su come sono percepito? Dove sono le lacune? Dove manca coerenza? Quali segnali contrastano tra loro?"
Se l'ottimizzazione tattica è una furbata linguistica, è più corretto - anche eticamente - parlare di diagnostica strategica.
Il valore reale della GEO: insight strategici, non posizionamento
Il vantaggio non sta nell'ottenere un posizionamento prevedibile sui LLM, obiettivo peraltro irraggiungibile. Sta nella capacità di generare insight strategici attraverso l'indagine.
Gli output mostrano come un brand è percepito dall'esterno attraverso un LLM. Permettono di identificare dove manca coerenza informativa lungo il perimetro del brand. Consentono di valutare quali segnali rinforzare per costruire una narrativa solida e coerente.
È un approccio che genera comprensione attraverso la ricerca, non una tecnica per forzare in modo prevedibile un risultato.
In questo modo si produce conoscenza profonda senza ricorrere a ottimizzazioni fasulle che promettono risultati SEO camuffati con un acronimo diverso.
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GEO come rebranding della SEO: l'inganno dell'innovazione apparente
Spacciare metodologie SEO camuffate da GEO è un artificio linguistico che serve solo ad abbindolare i clienti, sfruttando l'hype dell'AI e la novità del momento.
Il meccanismo è semplice: il cliente tipo ha già provato la SEO, magari senza ottenere risultati significativi. Gli si vende la stessa identica metodologia, rinominata "ingegneria semantica basata su AI" o "ottimizzazione per intelligenza artificiale".
Un perfetto Cavallo di Troia. Un trucco per rivendere ciò che già si faceva, con qualche accorgimento in più per giustificare il "servizio innovativo".
La differenza tra diagnostica strategica e ottimizzazione tattica non è solo terminologica: è una questione di onestà intellettuale e valore reale per il cliente.
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