Caso di studio: come i modelli linguistici (LLM) favoriscono i siti web con alta domain authority

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui i contenuti vengono creati, indicizzati e consumati online. Con l’ascesa di strumenti come ChatGPT, Google Gemini e Claude, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) hanno assunto un ruolo centrale nel panorama digitale.

Ma cosa determina quali contenuti vengono utilizzati per addestrare questi modelli?

Secondo un recente studio di Ziff Davis, i modelli di intelligenza artificiale favoriscono i contenuti provenienti da siti con alta domain authority (DA). In altre parole, gli LLM vengono addestrati principalmente con dati provenienti da siti autorevoli e ben referenziati.

Questo dato ha profonde implicazioni per il mondo della SEO e del content marketing:

• I siti con alta DA hanno un vantaggio competitivo sia nei motori di ricerca che nella visibilità all’interno dei modelli AI.
• I contenuti di bassa qualità o provenienti da siti con bassa DA sono spesso ignorati dai dataset di addestramento.
• Il link building e la qualità del contenuto diventano ancora più cruciali per aumentare la rilevanza e l’autorità di un sito web.

In questo articolo esploreremo:

1. Quali dataset vengono utilizzati per addestrare gli LLM.
2. Perché i siti con alta DA vengono privilegiati.
3. Quali strategie SEO adottare per massimizzare la visibilità nei motori di ricerca e nei modelli AI.

Dataset di addestramento dei LLM: perché il DA conta

Gli LLM vengono addestrati utilizzando enormi quantità di dati raccolti da Internet. Tuttavia, non tutti i dati sono considerati uguali. Alcuni dataset vengono selezionati e filtrati per garantire che l’addestramento si basi su contenuti di alta qualità.

i principali dataset di addestramento

Secondo lo studio di Ziff Davis e altre ricerche nel settore, gli LLM vengono addestrati principalmente con i seguenti dataset:

1. Common Crawl – Un’enorme raccolta di pagine web, senza alcuna selezione qualitativa. Contiene miliardi di pagine, molte delle quali di bassa qualità o spam.
2. C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) – Una versione più pulita di Common Crawl, creata per rimuovere contenuti irrilevanti o di bassa qualità. Utilizzato per addestrare modelli come T5 e LLaMA.
3. OpenWebText – Un dataset costruito raccogliendo pagine web citate su Reddit con almeno 3 voti positivi (karma). Seleziona contenuti di qualità filtrati dagli utenti.
4. OpenWebText2 – Evoluzione del dataset precedente, utilizzato per addestrare modelli come GPT-3 e successivi.

Perché i siti con alta DA dominano i dataset più curati

L’analisi dei dataset mostra che i siti con alta DA sono fortemente rappresentati nei dataset più selezionati.

Ecco alcuni dati significativi:

• Nel dataset Common Crawl, i contenuti provenienti dai principali editori digitali rappresentano solo lo 0,44%.
• Nel dataset C4, questa percentuale sale all’1,55%.
• Nei dataset OpenWebText e OpenWebText2, le fonti ad alta DA rappresentano rispettivamente il 9,91% e il 12,04%.

Questo significa che i modelli di intelligenza artificiale non si basano su contenuti casuali, ma privilegiano fonti autorevoli e ben referenziate.

SEO e IA: un rapporto sempre più stretto

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta trasformando il modo in cui le informazioni vengono trovate e consumate. Gli LLM stanno influenzando la SEO, il traffico organico e il ranking nei motori di ricerca.

Perché i motori di ricerca e gli LLM preferiscono i contenuti autorevoli

Gli LLM non leggono il web in modo indiscriminato. Seguono precise strategie per garantire che le informazioni apprese siano affidabili.

Tre fattori chiave determinano quali contenuti vengono utilizzati nei dataset di addestramento:

1. Qualità della fonte – I modelli AI tendono a privilegiare contenuti verificati, aggiornati e provenienti da fonti autorevoli.
2. Backlink e citazioni – I siti con un forte profilo di backlink hanno maggiori probabilità di essere inclusi nei dataset di addestramento.
3. Struttura e leggibilità – I contenuti ben strutturati, con paragrafi chiari e un linguaggio accessibile, vengono trattati meglio dagli LLM.

Strategie SEO per aumentare la probabilità di essere utilizzati nei dataset di addestramento

Se un sito viene incluso nei dataset di addestramento degli LLM, aumenta la probabilità che i suoi contenuti vengano citati nei risultati AI.

Ecco alcune strategie per ottimizzare la propria visibilità:

• Creare contenuti di alta qualità e aggiornati – I modelli AI favoriscono articoli ben documentati e con fonti attendibili.
• Ottimizzare il profilo di backlink – Ottenere link da siti autorevoli rafforza il DA e la probabilità di essere inclusi nei dataset di IA.
• Migliorare la struttura del contenuto – Utilizzare titoli chiari, elenchi puntati e formattazione ottimizzata per la lettura da parte degli LLM.
• Evitare contenuti di bassa qualità – Testi generici, duplicati o non verificati vengono scartati dai modelli AI.

Implicazioni per il futuro della SEO

L’integrazione tra AI e SEO è ormai una realtà e sta portando a diversi cambiamenti:

1. La qualità del contenuto sarà più importante che mai – Google e gli LLM continueranno a premiare contenuti autorevoli e verificati.
2. Il link building diventerà più strategico – Ottenere link da fonti affidabili sarà essenziale per migliorare il posizionamento.
3. L’AI search cambierà il traffico organico – Strumenti come Google Search Generative Experience ridurranno i clic sui risultati organici tradizionali.

come adattarsi alla nuova era dell’AI

• Monitorare i cambiamenti nell’algoritmo di Google e nei modelli AI.
• Investire in contenuti autorevoli e ottimizzati per la leggibilità AI.
• Strutturare il sito per essere incluso nei risultati AI search.

Conclusione

L’intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama della SEO. I siti con alta domain authority e contenuti di qualità avranno un vantaggio strategico.

Le aziende e i professionisti SEO devono adattarsi rapidamente, focalizzandosi su:

• Contenuti di alta qualità.
• Link building strategico.
• Ottimizzazione per l’AI search.

Il futuro della SEO non è più solo Google, ma anche l’intelligenza artificiale. Chi si adatterà per tempo avrà un vantaggio competitivo nel nuovo ecosistema digitale.