SEO 4.0: come l’intelligenza artificiale generativa ridefinisce visibilità e reputazione online

The objective of this thesis is to evaluate the impact of generative artificial intelligence in search systems (ChatGPT, Gemini, Perplexity) on digital visibility mechanisms and the distribution of online information. In particular, the study analyzes the relationship between organic ranking in SERPs and the presence of content in AI-generated responses. The research adopts a quantitative methodological approach aimed at measuring the impact of generative AI on visibility parameters. The analysis is based on a sample of selected queries. For each query, organic results from traditional search engines and outputs generated by artificial intelligence systems are collected and compared. The variables analyzed include ranking position, frequency of source citation, domain recurrence, and content exposure methods, in order to measure the degree of overlap and divergence between the two systems. The results show a low correlation between organic ranking and inclusion in generated responses, highlighting a non-linear selection of sources and a concentration of visibility on a limited number of domains. These empirical findings indicate that the introduction of generative AI alters traditional visibility mechanisms based on ranking, introducing a new form of algorithmic mediation that can reduce organic exposure and modify online information flows. In conclusion, the study emphasizes how generative AI is redefining the paradigms of digital visibility, requiring new analytical models and metrics adapted to the ecosystem of generative systems. At the same time, it calls for a strategic rethinking of content optimization practices, orienting them toward the selection and synthesis logic of algorithmic models.

L’obiettivo della presente tesi è valutare l’impatto dell’intelligenza artificiale generativa nei sistemi di ricerca (ChatGPT, Gemini, Perplexity) sui meccanismi di visibilità digitale e sulla distribuzione dell’informazione online. In particolare, lo studio analizza la relazione tra ranking organico nelle SERP e presenza dei contenuti nelle risposte generate. La ricerca adotta un approccio metodologico di tipo quantitativo, finalizzato a misurare l’impatto dell’IA generativa sui parametri di visibilità. L’analisi si basa su un campione di query selezionate. Per ciascuna query, vengono raccolti e confrontati i risultati organici dei motori di ricerca tradizionali e gli output generati da sistemi di intelligenza artificiale. Le variabili analizzate includono posizionamento, frequenza di citazione delle fonti, ricorrenza dei domini e le modalità di esposizione dei contenuti, al fine di misurare il grado di sovrapposizione e divergenza tra i due sistemi. I risultati mostrano una bassa correlazione tra ranking organico e inclusione nelle risposte generate, evidenziando una selezione non lineare delle fonti e una concentrazione della visibilità su pochi domini. Tali evidenze empiriche indicano che l’introduzione dell’IA generativa altera i tradizionali meccanismi di visibilità basati sul ranking, introducendo una nuova forma di mediazione algoritmica che può ridurre l’esposizione organica e modificare i flussi di informazione online. In conclusione, lo studio sottolinea come l’IA generativa stia ridefinendo i paradigmi della visibilità digitale, imponendo la necessità di nuovi modelli analitici e metriche adattate all’ecosistema dei sistemi generativi. Parallelamente, invita ad un ripensamento strategico delle pratiche di ottimizzazione dei contenuti, orientandole verso logiche di selezione e sintesi dei modelli algoritmici.