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L’utilizzo dei contenuti web da parte dell’intelligenza artificiale sta diventando uno degli aspetti più delicati da considerare nelle strategie SEO e GEO. Per anni l’obiettivo principale è stato rendere le pagine accessibili ai crawler dei motori di ricerca, favorirne l’indicizzazione e ottenere visibilità nei risultati organici. Con la diffusione di ChatGPT, Google AI Mode, Copilot e degli altri assistenti generativi, il rapporto tra contenuti, piattaforme e utenti è diventato più complesso.

Un contenuto pubblicato online può essere utilizzato per finalità differenti: contribuire all’addestramento di un modello linguistico, essere recuperato durante una ricerca oppure fornire informazioni per costruire una risposta generata dall’intelligenza artificiale.

Queste attività vengono spesso considerate equivalenti, ma non lo sono.

La distinzione fondamentale è quella tra AI Training e AI Grounding, due processi che svolgono funzioni diverse e che possono avere implicazioni differenti per aziende, editori e proprietari di siti web.

Il 30 ottobre 2026, Google e Microsoft hanno annunciato iniziative per rendere più chiara la gestione delle preferenze relative all’utilizzo dei contenuti da parte dei sistemi AI. Si tratta di un passaggio importante perché introduce la possibilità di ragionare in maniera più specifica sulle finalità di utilizzo, superando la semplice alternativa tra consentire o bloccare l’accesso ai crawler.

Per chi si occupa di SEO e Generative Engine Optimization, comprendere questa distinzione è necessario per prendere decisioni tecniche coerenti con gli obiettivi di visibilità, protezione dei contenuti e acquisizione di traffico.

Che cos’è l’AI Training e come vengono utilizzati i contenuti web

L’AI Training è il processo attraverso cui un modello di intelligenza artificiale viene addestrato utilizzando grandi quantità di dati, che possono comprendere testi, immagini, codice, documenti e altri contenuti.

Durante l’addestramento, il modello apprende relazioni statistiche, strutture linguistiche, associazioni tra concetti e modalità di elaborazione delle informazioni. L’obiettivo non è costruire un indice di pagine da consultare, come avviene nei motori di ricerca tradizionali, ma sviluppare un sistema capace di generare risposte sulla base dei parametri appresi.

I contenuti disponibili sul web possono contribuire a questo processo, insieme ad altre tipologie di dati, secondo le modalità adottate dai singoli sviluppatori.

Occorre però chiarire un aspetto: addestrare un modello su determinati contenuti non significa necessariamente che quel modello citerà le fonti utilizzate durante l’addestramento.

Un sistema AI può aver appreso informazioni relative a un argomento senza essere in grado di ricostruire in maniera affidabile da quali documenti provengano. Inoltre, l’utilizzo di un contenuto nel training non garantisce che il sito originale riceva traffico, link o riconoscimento editoriale.

Per un publisher o un’azienda, quindi, consentire l’utilizzo dei propri contenuti per l’addestramento rappresenta una decisione diversa rispetto alla volontà di essere presenti nei risultati dei motori di ricerca generativi.

Perché un sito potrebbe voler limitare l’AI Training?

Le motivazioni possono essere differenti.

Un editore potrebbe voler tutelare il valore economico dei propri contenuti originali. Un’azienda potrebbe preferire che documentazione proprietaria, ricerche o materiali specialistici non vengano utilizzati per addestrare modelli di terze parti.

Altri proprietari di siti potrebbero invece considerare accettabile questo utilizzo, a seconda delle condizioni applicabili e delle proprie strategie.

Il punto non è stabilire che una scelta sia universalmente migliore dell’altra, ma comprendere che l’autorizzazione all’addestramento non coincide con una strategia di visibilità nell’AI Search.

Che cos’è l’AI Grounding e perché è importante per la GEO

L’AI Grounding è il processo attraverso cui un sistema di intelligenza artificiale utilizza informazioni esterne per contestualizzare e supportare la generazione di una risposta.

A differenza del training, che interviene sulla costruzione o sull’aggiornamento del modello, il grounding può avvenire durante l’elaborazione di una richiesta.

Quando un utente pone una domanda che richiede informazioni aggiornate o specifiche, un assistente AI può recuperare contenuti da motori di ricerca, database, documenti aziendali o altre fonti accessibili.

Le informazioni recuperate vengono utilizzate come contesto per produrre una risposta più pertinente.

Questo approccio è strettamente collegato ai sistemi di Retrieval-Augmented Generation, comunemente indicati con l’acronimo RAG, anche se il grounding può essere implementato attraverso architetture differenti.

Immaginiamo che un utente chieda a un assistente AI:

Quali sono le differenze tra due modelli di idropulitrice professionale e quale conviene utilizzare per la pulizia di superfici industriali?

Per costruire una risposta attendibile, il sistema potrebbe recuperare schede tecniche, manuali, caratteristiche dei prodotti e informazioni pubblicate dai produttori o dai rivenditori.

Questi documenti non devono necessariamente essere stati utilizzati durante l’addestramento del modello.

Possono essere consultati come fonti esterne durante la ricerca.

È proprio qui che emerge una delle principali opportunità della GEO: rendere i contenuti aziendali comprensibili, recuperabili e utili per i sistemi che generano risposte attraverso informazioni esterne.

AI Grounding significa ottenere citazioni e traffico?

Non necessariamente.

Un contenuto utilizzato per il grounding può contribuire alla costruzione di una risposta senza essere citato esplicitamente all’utente.

Anche quando viene mostrata una citazione, non è detto che l’utente clicchi sul collegamento.

Occorre quindi distinguere almeno tre risultati:

• Il contenuto viene recuperato dal sistema AI.
• Il contenuto viene utilizzato e possibilmente citato nella risposta.
• L’utente visita il sito originale attraverso un collegamento.

Sono eventi differenti, che non devono essere considerati automaticamente consecutivi.

Per questo una strategia GEO dovrebbe monitorare la presenza nelle risposte generative, le citazioni e il traffico effettivamente attribuibile alle piattaforme AI, evitando di utilizzare un solo indicatore come misura complessiva del successo.

AI Training e AI Grounding: le principali differenze

Per comprendere le implicazioni operative è utile confrontare direttamente i due processi.

La differenza più importante riguarda il rapporto tra contenuto originale e risposta generata.

Nel training, le informazioni contribuiscono al processo di apprendimento del modello.

Nel grounding, invece, una fonte esterna viene utilizzata per supportare una risposta, potenzialmente mantenendo un collegamento con il documento originale.

Questa distinzione ha conseguenze concrete per la gestione dei contenuti online.

Google e Microsoft: come stanno cambiando i controlli sull’utilizzo dei contenuti

Gli annunci del 30 ottobre 2026 rappresentano un’evoluzione nella gestione delle preferenze espresse dai proprietari dei siti.

Google ha comunicato l’intenzione di supportare un controllo condiviso per l’addestramento AI, sviluppato nell’ambito del lavoro del gruppo AIPREF dell’IETF.

L’obiettivo è favorire un meccanismo più uniforme per comunicare le preferenze relative all’utilizzo dei contenuti nell’addestramento dei modelli.

Microsoft ha invece presentato un approccio che distingue esplicitamente le preferenze relative all’AI Training da quelle per l’AI Grounding.

La differenza è significativa.

Un proprietario di sito potrebbe voler limitare l’utilizzo dei propri contenuti per il training, mantenendo però la possibilità che vengano recuperati come fonti durante le ricerche generative.

Secondo le tempistiche annunciate, Google prevede di introdurre il supporto al nuovo controllo nel 2027, mentre Microsoft ha indicato il 1° febbraio 2027 per l’avvio del riconoscimento delle nuove preferenze.

È importante sottolineare che queste iniziative non costituiscono ancora uno standard universalmente implementato da tutti gli operatori AI.

Inoltre, il rispetto delle preferenze dichiarate dipende dai sistemi che le riconoscono. Le direttive tecniche non rappresentano, da sole, una protezione assoluta contro ogni possibile utilizzo dei contenuti.

Il robots.txt può controllare l’utilizzo dei contenuti da parte dell’AI?

Il file robots.txt è tradizionalmente utilizzato per comunicare ai crawler quali percorsi di un sito possono essere esplorati.

Non è però un sistema di autenticazione, né impedisce materialmente a qualsiasi soggetto di accedere a una risorsa pubblica.

Con l’evoluzione dei controlli AI, il robots.txt può diventare anche uno dei punti attraverso cui comunicare determinate preferenze sull’utilizzo dei contenuti, quando supportate dagli operatori.

Occorre distinguere tre aspetti:

1. Crawling: possibilità per un crawler di accedere a determinate risorse.
2. Indexing: possibilità che una pagina venga inserita in un indice di ricerca.
3. AI Training e Grounding: finalità con cui le informazioni possono essere utilizzate dai sistemi AI.

Questi livelli non coincidono.

Una direttiva che impedisce la scansione di una pagina non equivale necessariamente a una preferenza specifica sull’addestramento. Allo stesso modo, una preferenza che limita il training non implica automaticamente l’esclusione dai risultati di ricerca o dalle risposte generative.

Non esiste quindi una singola configurazione del robots.txt valida per qualsiasi progetto SEO o GEO.

Quali conseguenze per SEO, GEO e AI Search?

Dal punto di vista operativo, la distinzione tra training e grounding introduce una nuova dimensione negli audit tecnici.

Tradizionalmente, un audit SEO verifica l’accessibilità delle pagine, le direttive di indicizzazione, la struttura del sito, i collegamenti interni e la qualità delle informazioni pubblicate.

Un audit GEO deve aggiungere la valutazione delle modalità con cui i contenuti possono essere recuperati e utilizzati dai sistemi generativi.

Questo non significa che la GEO debba sostituire la SEO.

Al contrario, molti elementi che rendono un sito tecnicamente accessibile e informativamente affidabile continuano a essere rilevanti anche per i motori AI.

La differenza è che ora diventa necessario collegare le scelte tecniche agli obiettivi del sito.

Il caso di un sito aziendale B2B

Un produttore di macchinari industriali potrebbe voler comparire nelle risposte AI quando un potenziale cliente cerca informazioni su caratteristiche tecniche, applicazioni e compatibilità dei prodotti.

In questo caso, mantenere accessibili schede tecniche, documentazione pubblica e contenuti specialistici può favorire le opportunità di recupero delle informazioni.

Il sito potrebbe però voler esprimere preferenze differenti per l’utilizzo dei medesimi contenuti nell’addestramento dei modelli.

Il caso di un publisher

Per una testata giornalistica il problema è ancora più articolato.

I contenuti originali rappresentano un investimento economico ed editoriale. Essere utilizzati come fonte nelle risposte AI può contribuire alla riconoscibilità della testata, ma non garantisce un ritorno proporzionato in termini di visite o ricavi pubblicitari.

Il publisher deve quindi valutare il rapporto tra protezione dei contenuti, presenza nelle risposte generative e capacità di acquisire lettori.

Una scelta troppo restrittiva potrebbe ridurre alcune opportunità di visibilità. Una scelta completamente aperta potrebbe non rispondere agli obiettivi di tutela e valorizzazione dei contenuti.

Come impostare un audit SEO e GEO alla luce di queste novità

La prima attività consiste nel verificare le configurazioni già presenti, evitando modifiche indiscriminate.

È opportuno analizzare il robots.txt, le direttive meta robots, gli eventuali header HTTP e le regole applicate ai principali crawler.

Successivamente occorre identificare quali sistemi AI supportano controlli specifici e quali finalità possono effettivamente essere gestite.

Un altro passaggio riguarda la classificazione dei contenuti.

Non tutte le pagine hanno necessariamente lo stesso valore o la stessa funzione.

Una pagina commerciale, un articolo informativo, una ricerca originale e un documento tecnico possono richiedere valutazioni differenti.

L’obiettivo dovrebbe essere definire una politica coerente con la strategia aziendale, senza compromettere involontariamente la visibilità organica o generativa.

Infine, è necessario monitorare i risultati.

Per la SEO continueranno a essere importanti indicizzazione, impression, clic e traffico organico.

Per la GEO sarà utile integrare verifiche sulla presenza del brand nelle risposte AI, sulle citazioni ottenute, sulle fonti utilizzate e sulle visite provenienti dagli assistenti generativi, tenendo conto dei limiti degli strumenti di attribuzione.

AI Training e AI Grounding: verso una gestione più consapevole dei contenuti

La distinzione tra AI Training e AI Grounding non è soltanto una questione tecnica.

Riguarda il modo in cui aziende, publisher e proprietari di siti web intendono gestire il valore delle informazioni che pubblicano online.

Con la ricerca tradizionale, il rapporto tra contenuto e visibilità era prevalentemente legato all’indicizzazione e al posizionamento.

Con l’intelligenza artificiale generativa, lo stesso contenuto può contribuire a processi differenti, alcuni dei quali non prevedono necessariamente un collegamento visibile con la fonte originale.

Le iniziative annunciate da Google e Microsoft indicano una direzione importante: rendere più esplicite le preferenze dei proprietari dei contenuti e distinguere le finalità di utilizzo.

Per chi lavora sulla SEO e sulla GEO, la conseguenza è chiara.

Non sarà sufficiente chiedersi se un sito è accessibile ai crawler AI. Sarà necessario comprendere quali utilizzi vengono consentiti, quali opportunità di visibilità si vogliono preservare e quali limiti tecnici esistono nei sistemi di controllo.

Proteggere i contenuti ed essere visibili nell’AI Search non devono necessariamente essere due obiettivi incompatibili.

La sfida sarà trovare il giusto equilibrio, attraverso configurazioni tecniche consapevoli, contenuti di qualità e una strategia capace di distinguere l’utilizzo delle informazioni dal valore effettivamente restituito al sito originale.

FAQ SEO/GEO consigliate

Qual è la differenza tra AI Training e AI Grounding?

L’AI Training utilizza dati per addestrare o migliorare un modello di intelligenza artificiale. L’AI Grounding utilizza informazioni esterne per supportare la generazione di risposte, anche attraverso il recupero di contenuti web aggiornati.

Bloccare l’AI Training impedisce di comparire su ChatGPT o Copilot?

Non necessariamente. Dipende dai controlli supportati e dalle modalità con cui il sistema recupera le informazioni. Training e grounding possono essere gestiti separatamente da alcuni operatori.

Il robots.txt permette di bloccare l’addestramento AI?

Alcuni operatori riconoscono direttive o preferenze specifiche, ma non esiste una garanzia universale che ogni sistema AI le rispetti. È necessario verificare la documentazione del singolo servizio.

L’AI Grounding migliora il posizionamento GEO?

Il grounding è un meccanismo di recupero e utilizzo delle informazioni, non un fattore di ranking. Rendere i contenuti accessibili, pertinenti e affidabili può aumentare le opportunità di utilizzo nelle risposte AI, senza garantire citazioni.

È meglio consentire o bloccare i crawler AI?

Dipende dagli obiettivi del sito, dal tipo di contenuti e dalle finalità del crawler. La decisione dovrebbe essere presa dopo un audit SEO/GEO e non attraverso regole generiche.