Ho deciso di aprire questa nuova newsletter con un approfondimento che, in qualche modo, rappresenta un doppio punto di partenza.
Lo è per me, perché inaugura uno spazio in cui proverò a condividere osservazioni, scenari e segnali di cambiamento nel mondo dell’editoria digitale guardando Dentro L’Algoritmo. Ma lo è anche, e soprattutto, per il settore stesso: stiamo entrando in una fase nuova, più selettiva, più tecnica, più algoritmica.
L’articolo che segue prova a raccontare questo passaggio, a partire da un brevetto chiave pubblicato da Google nel 2023, i cui effetti si stanno manifestando ora, in modo tangibile. Dall’era dei siti MAF Made for AdSense all’avvento dell’intelligenza artificiale, il mondo dell’editoria digitale ha attraversato cambiamenti radicali.
Una visione che Francesco Apicella — tra maggiori esperti del mondo Media e delle strategie digitali, founder di Evolution Group, tech company che supporta centinaia di editori nell’adattarsi ai nuovi scenari, nonchè mio mentore (e capo) — aveva già tracciato con chiarezza anni fa. Appena l’AI generativa ha iniziato a impattare seriamente l’ecosistema dei contenuti online, Apicella ha iniziato a sensibilizzare il settore sull’urgenza di evolvere da “sito” a “brand”: un passaggio all’apparenza semplice, ma in realtà cruciale, perché rappresentava l’unico modo per farsi riconoscere da Google come soggetto autorevole in mezzo al rumore speculativo dei MFA. Quella visione ha anticipato ciò che oggi è diventato evidente. Chi ha intrapreso per tempo questo percorso ora gode di un vantaggio competitivo reale. Chi è rimasto fermo, invece, si trova costretto a compiere un salto ancora più ampio: perché oggi, per restare nella partita, non basta più essere brand. Bisogna diventare fonte.
Da Traffico a Brand: la prima grande evoluzione
La storia recente del web è stata segnata dalla proliferazione dei siti MFA (Made for AdSense), progettati per massimizzare i ricavi pubblicitari senza alcuna attenzione reale alla qualità informativa. Google ha cercato di contrastare questa dinamica attraverso vari core update, volti a premiare la cosiddetta “qualità”.
Tuttavia, l’introduzione massiva dell’AI generativa ha complicato ulteriormente il contesto. Core update come quelli del novembre 2023 e marzo 2024 hanno tentato di arginare l’ondata di contenuti generati automaticamente e di bassa qualità, ma con risultati controversi. In molti casi, gli update hanno colpito pesantemente anche editori storici, penalizzando siti che (e qui si apre il vaso di Pandora…anzi lo apriremo) apparentemente rispettavano le linee guida (vedi ad esempio EEAT) e avevano costruito una reputazione editoriale nel tempo. Il paradosso è stato evidente: mentre i MFA proliferano, alcuni dei migliori brand editoriali hanno visto crollare i loro ricavi pubblicitari.
Negli ultimi anni, anche Google ha cercato — non senza difficoltà — di costruire perimetri attorno alla qualità, nel tentativo di distinguere il giornalismo autentico dal rumore di fondo dei contenuti speculativi. Un esempio significativo è stato Showcase, una piattaforma lanciata nel 2020 per offrire agli editori uno spazio editoriale più curato, dove possono esercitare un controllo diretto sul modo in cui i contenuti vengono presentati e distribuiti. Non si tratta solo di una vetrina, ma di un vero programma globale di licenze: Google remunera gli editori che partecipano, incentivando la produzione di giornalismo di qualità e favorendo relazioni più solide con il pubblico. Dentro Showcase, la scelta editoriale torna centrale: articoli selezionati, cronologie, approfondimenti e persino accesso gratuito ad alcuni contenuti paywall. È una logica radicalmente diversa da Discover o dalla SERP tradizionale: qui è l’editore a scegliere cosa mostrare, non l’algoritmo. In un’epoca in cui le AI sintetizzano tutto, piattaforme come Showcase ricordano che la qualità ha bisogno di contesto, struttura e riconoscibilità. Ma anche che per Google, la qualità — quando serve — sa riconoscerla, valorizzarla e pagarla.
La reazione a questi scenari ha spinto numerosi editori verso una direzione strategica chiara: diventare brand riconoscibili. Essere un brand significa avere una linea editoriale coerente, un tono identificabile, una relazione diretta con la propria community. Evolvere in brand significa anche pensare e progettare i contenuti in funzione dei canali e dei comportamenti: presidio dei social media, newsletter verticali, notifiche push pensate per favorire il tasso di ritorno, contenuti studiati per aumentare il tempo medio di permanenza, ma anche attività di PR, presidio eventi, marketing. Ogni touchpoint diventa un’occasione per creare abitudine e costruire community.
Google offre strumenti preziosi come il News Consumer Insight (NCI), che permette di analizzare il comportamento degli utenti. I dati parlano chiaro: rispetto a chi non utilizza queste informazioni, le testate che conoscono a fondo i propri lettori registrano +20% di revenue diretta, +20% nel valore degli annunci e +40% di CTR sui contenuti pubblicati.
Il branding editoriale, quindi, non è un esercizio di stile. È una strategia operativa, supportata da persone, dati, tecnologia e attenzione al comportamento dei lettori. E diventa, oggi più che mai, la base minima per potersi poi evolvere in fonte. Perché senza relazione, nessun contenuto è davvero rilevante. Né per l’utente, né per l’algoritmo.
Da Brand a Fonte Autorevole: la nuova soglia evolutiva
M il nuovo orizzonte che si sta delineando è diventare una “fonte” nel senso più tecnico e sistemico del termine: una sorgente di dati e contenuti che un motore di ricerca — o più precisamente, un LLM — considera affidabile, strutturata, accessibile e processabile.
Il brevetto US11769017B1, pubblicato il 26 settembre 2023 e intitolato “Generative Summaries for Search Results”, delinea con estrema chiarezza la nuova architettura cognitiva della SERP. Il sistema non si limita più a restituire un elenco di link, ma utilizza un Large Language Model (LLM) per generare un riepilogo in linguaggio naturale (NL) basato su documenti selezionati (SRD - Search Result Documents) come risposta alla query.
Le fasi tecniche del processo descritto nel brevetto
- Ricezione della query: la richiesta dell’utente viene acquisita, sia come input diretto che come prompt generato automaticamente (es. contesto o cronologia).
- Identificazione degli SRD: il sistema seleziona un insieme di documenti che compongono il corpus da cui estrarre le informazioni.
- Elaborazione LLM: gli snippet o frammenti testuali vengono processati da un LLM, che genera un output linguistico preliminare.
- Sintesi in NL: da questo output viene generato un riepilogo coerente in linguaggio naturale, che riassume le informazioni con un livello di dettaglio bilanciato (evitando sia generalizzazioni che iper-specificità).
Selezione dinamica del modello generativo
Uno degli elementi più sofisticati descritti nel brevetto è la selezione dinamica del modello. Il sistema può scegliere tra diversi LLM (o versioni di essi) in base a:
- caratteristiche della query
- tipo e qualità dei contenuti presenti negli SRD
- contesto dell’utente
Questo garantisce una combinazione ottimale di accuratezza semantica, pertinenza e scalabilità computazionale.
Verificabilità e tracciabilità: il nuovo standard
Il brevetto introduce anche la possibilità di associare sezioni del riepilogo NL a specifici documenti SRD, tramite link diretti. Questo non solo consente una verifica puntuale delle informazioni, ma aumenta anche il trust verso l’ecosistema di fonti selezionate. Si tratta di una forma evoluta di citation system automatizzato, dove i contenuti devono essere strutturati per facilitare tale mappatura.
Colori e misure di fiducia
Il sistema può anche attribuire differenti gradi di fiducia (confidence levels) alle porzioni testuali del riepilogo generato. Questo potrebbe manifestarsi visivamente con l’uso di colori distinti o altri segnali UI/UX, rendendo il contenuto trasparente anche per l’utente finale in termini di attendibilità.
Implicazioni per l’editoria digitale
Essere fonte nel contesto del brevetto US11769017B1 non significa solo essere autorevoli nel senso prosaico del termine, ma anche:
- avere contenuti scritti in modo formalmente processabile
- usare segnali strutturati: schema.org, dati strutturati, microdati
- fornire informazioni granulari, segmentabili e verificabili
- aggiornare costantemente i contenuti statici
Chi non struttura i propri contenuti per essere letti, interpretati e sintetizzati da un LLM rischia di sparire dalla nuova SERP generativa.
L’era del traffico è finita? L’era del brand è al suo apice? Forse, ma il futuro prossimo appartiene alle fonti. E in questo futuro, saranno premiati coloro che non solo sapranno creare contenuti di valore, ma li sapranno scrivere per essere letti da un algoritmo, sintetizzati da un LLM, e riconosciuti come affidabili da un sistema automatico di intelligenza artificiale.
Sono molte le strategie che da tempo consigliamo di seguire alle redazioni, partendo dall’interpretazione dei segnali che Google stesso ci offre già in SERP, o dall’utilizzo mirato di piattaforme di analisi avanzata. La metodologia di lavoro che condividiamo con gli editori che ci chiedono supporto si basa su un approccio integrato: leggere i segnali, costruire consapevolezza, trasformare il mindset editoriale. Non si tratta solo di applicare tecniche, ma di far evolvere in modo spontaneo — e strutturato — il modo in cui si pensa e si produce contenuto. Tutto questo è supportato da tecnologie e tecnicismi che, oggi, non possono più essere opzionali. Un contenuto eccellente, pubblicato su una piattaforma tecnicamente inadeguata, farà sempre più fatica a emergere rispetto a un contenuto mediocre ospitato su un’infrastruttura pensata per l’editoria digitale. La qualità, ormai, passa anche dal codice, non è più un mistero.
Anche io, da tempo, sto cambiando il mio approccio alla ricerca online. Le interrogazioni che faccio su Google si sono drasticamente ridotte. Non per disaffezione, ma perché so che spesso mi troverei davanti a una distesa di contenuti-spazzatura o, nella migliore delle ipotesi, dovrei dedicare troppo tempo alla selezione manuale delle fonti affidabili tra fake news e tentativi di clicbaiting. Per questo preferisco piattaforme che fanno una prima scrematura per me: ChatGPT Search, ad esempio, dove l’AI compone una risposta sintetica già filtrata — anche se resta fondamentale capire in base a quali criteri seleziona le fonti, perché gli errori sono sempre dietro l’angolo. Oppure YouTube, che per i tutorial è imbattibile: posso vedere chi parla, valutare la qualità del contenuto e decidere rapidamente a chi affidarmi.
Le piattaforme che semplificano la scelta, che riducono il rumore e aumentano la qualità percepita, oggi sono premiate. E Google, al contrario, continua ad offrire un mare indistinto in cui l’utente deve nuotare alla ricerca della perla. Qualcuno inizia a stancarsi.
Per la prima volta dal 2015 infatti, Google è sceso sotto il 90% di quota di mercato nella ricerca online, attestandosi all’89,7% secondo Statcounter (dicembre 2024). È un dato storico, che segna l’inizio di una nuova era: gli utenti iniziano a cercare altrove. Anche Bing (4%), Yandex (2,6%) e Yahoo (1,3%) registrano piccole crescite, approfittando della frammentazione in atto. Intanto, molte persone già usano l’AI per pianificare viaggi, fare shopping o cercare informazioni pratiche: attività una volta dominate da Google. Parliamo ancora di briciole ovviamente.
Ma forse questo disincanto collettivo è proprio ciò che sta portando Google a cambiare rotta in modo più deciso. Forse è l’inizio di un nuovo ciclo, dove la qualità — quella vera, misurabile e strutturata — tornerà al centro.
La storia insegna, niente è per sempre e la domanda che resta sospesa è: Google è ancora in tempo per rimettere ordine? O ha perso il controllo del suo stesso ecosistema?
Domande frequenti
