Contenuti generati dall’AI e Google: cosa premia davvero

No, Google non penalizza i contenuti generati dall’AI per il fatto di essere generati dall’AI. La sua documentazione non prevede nessuna policy sull’origine del testo. Una soglia però c’è, ed è scritta.

Sta nelle Search Quality Rater Guidelines, versione dell’11 settembre 2025, 182 pagine, e separa un contenuto giudicabile Low da uno giudicabile Lowest in base a due cose: quanto della pagina viene da fuori e quanto lavoro umano c’è dentro dopo che il modello ha smesso di scrivere.

Qui sotto trovi le citazioni testuali con URL, sezione e numero di pagina, il confine dello scaled content abuse (il criterio vero, e vale identico per chi scrive a mano), le date e le durate degli update recenti, e un test in otto domande da fare sulla tua pagina.

Le fonti sono tutte primarie e linkate al punto preciso, non alla home del dominio. Così puoi smentirmi senza dovermi credere.

Google penalizza i contenuti generati dall’AI?

No. Non esiste una policy sull’origine del contenuto: quello che Google valuta è lo scopo per cui la pagina esiste e cosa ci trova dentro chi la apre.

Sotto l’etichetta «contenuti AI» però ci finiscono due cose molto diverse, e conviene separarle subito. Un contenuto generato dall’AI è un testo che esce da un modello a partire da un prompt. Se dopo una persona lo verifica, lo corregge e ci aggiunge quello che il modello non aveva (un dato misurato, una fonte aperta a mano, un caso visto di persona) è contenuto assistito. Se va online come esce, senza che nessuno lo riapra, è contenuto generato senza supervisione. Lo strumento nei due casi è lo stesso. Cambia cosa succede dopo, e cosa succede dopo è il metro di tutto il resto di questa pagina.

Che non esista una policy sull’origine lo scrive il post ufficiale di Search Central dell’8 febbraio 2023, che è ancora la pagina di riferimento sul tema: «Our focus on the quality of content, rather than how content is produced, is a useful guide that has helped us deliver reliable, high quality results to users for years». Nelle FAQ della stessa pagina, senza giri di parole: «Appropriate use of AI or automation is not against our guidelines».

Nello stesso documento c’è la controparte, e va letta insieme all’altra: «Using automation—including AI—to generate content with the primary purpose of manipulating ranking in search results is a violation of our spam policies».

Tutto il peso sta in quel primary purpose. Automatizzare per servire chi legge sta dentro le regole. Automatizzare per prendere posizioni sta fuori, e stava fuori pure dieci anni fa, quando il problema si chiamava content farm e i testi li battevano persone pagate a cottimo. Google lo ricorda proprio lì: all’epoca nessuno pensò di vietare i contenuti scritti da esseri umani, si migliorarono i sistemi che premiano la qualità.

All’ingresso non c’è il metal detector che suona se hai l’AI in tasca. C’è il buttafuori che ti guarda dopo, mentre balli, e valuta come ti comporti.

La riga che chiude il paragrafo sta sempre in quella pagina: «Using AI doesn’t give content any special gains. It’s just content.» Nessun bonus, nessuna tara. È contenuto, e passa sotto la stessa asticella della pagina che hai scritto tu di notte alle due.

Il quadro generale di come funziona la visibilità sui sistemi generativi sta nella guida alla SEO per l’AI. Qui si parla di come Google giudica un contenuto, che è un altro discorso.

Cosa vuol dire davvero “penalizzazione”

Una penalizzazione vera si chiama azione manuale, e se ce l’hai lo sai, perché te lo scrive Google in Search Console. Tutto il resto, per quanto bruci, è un aggiustamento algoritmico.

L’azione manuale è una persona che ha guardato il tuo sito e ha deciso qualcosa. Arriva una notifica alla proprietà verificata, compare un messaggio nel rapporto Azioni manuali, e se ne esce con una richiesta di riesame che secondo Google può richiedere giorni o settimane, di più per quelle sui link. Le voci del rapporto sono elencate una per una; le due che contano qui sono «Thin content with little or no added value» e «Major spam problems», che nella sua descrizione ufficiale nomina esplicitamente lo scaled content abuse fra le tecniche aggressive.

L’aggiustamento algoritmico invece non ti manda niente. Nessuna notifica, nessun modulo da compilare, nessuno da chiamare. Metti le mani nel contenuto e aspetti che i sistemi ripassino.

Se nel rapporto Azioni manuali non c’è nessun messaggio, non hai una penalizzazione, hai un calo. Due problemi diversi con due cure diverse. Curare il secondo come se fosse il primo è il modo più rapido di bruciare tre mesi mandando richieste di riesame a un ufficio che, nel tuo caso, non ha nulla da riesaminare.

Prima cosa da fare lunedì mattina, prima del caffè: apri quel rapporto. Ci metti quindici secondi e ti risparmi tre settimane di forum.

La riga che in prima pagina non cita nessuno: i rating dei quality rater non muovono una pagina

I rating dei quality rater non spostano una pagina in SERP. Nemmeno di un posto, nemmeno in negativo, nemmeno il famigerato Lowest.

Sta scritto a pagina 6 delle Search Quality Rater Guidelines, §0.1: «No single rating can directly impact how a particular webpage, website, or result appears in Google Search, nor can it cause specific webpages, websites, or results to move up or down on the search results page.» Due righe sotto c’è pure il motivo, che è di aritmetica prima che di policy: «Using ratings to position results on the search results page would not be feasible, as humans could never individually rate each page on the open web.»

La stessa cosa Google la scrive anche fuori dalle guidelines, nella guida al contenuto utile: «Search raters have no control over how pages rank. Rater data is not used directly in our ranking algorithms.»

Il fraintendimento che ne nasce è sempre lo stesso: «la QRG dice Lowest per i contenuti AI, quindi Google penalizza i contenuti AI». La prima metà è imprecisa, la seconda è un salto nel vuoto. I rater sono un termometro, non un rubinetto: servono a misurare se i sistemi stanno funzionando, e i loro voti finiscono in aggregato dentro la valutazione degli esperimenti, mai dentro la posizione della tua pagina.

Attenzione però a non ribaltare la conclusione, perché è la trappola opposta e ci cascano in tanti. Che i rating non muovano niente non rende le linee guida carta straccia: sono il documento più esplicito che Google abbia mai pubblicato su come si giudica un contenuto. Centottantadue pagine nella versione dell’11 settembre 2025, con definizioni, esempi, tabelle e controesempi. Descrivono il bersaglio a cui i sistemi provano a somigliare.

Da qui in avanti le cito riga per riga, con numero di sezione e di pagina: sono il manuale di cosa Google considera un contenuto fatto bene, e un manuale si può aprire e verificare.

Il confine vero si chiama scaled content abuse

Il confine ha un nome tecnico, scaled content abuse, e passa fra una pagina fatta per servire chi legge e tante pagine fatte per prendere posizioni. L’origine del testo non ci entra da nessuna parte.

La definizione sta nelle spam policy di Google, versione aggiornata al 15 maggio 2026: «Scaled content abuse is when many pages are generated for the primary purpose of manipulating search rankings and not helping users. This abusive practice is typically focused on creating large amounts of unoriginal content that provides little to no value to users, no matter how it’s created.»

Quel no matter how it’s created è la chiave di tutto il pezzo, e ci torno fra tre righe.

Gli esempi elencati sono cinque, e la policy premette che l’elenco è aperto: «Examples of scaled content abuse include, but are not limited to». Il primo nomina i tool generativi per nome:

1. Tool generativi o strumenti simili usati per generare molte pagine senza aggiungere valore per gli utenti.
2. Scraping di feed, risultati di ricerca o altri contenuti per generare molte pagine, comprese le trasformazioni automatiche tipo sinonimizzazione e traduzione.
3. Cucitura di contenuti presi da pagine diverse senza aggiungere valore.
4. Più siti creati per nascondere la natura seriale del contenuto.
5. Molte pagine che a leggerle non hanno senso ma contengono le keyword giuste.

Solo la prima nomina uno strumento, e nemmeno lei parla di chi ha scritto. Parlano tutte di quante pagine, con che scopo, con quanto valore aggiunto.

E qui arriva la frase che chiude la discussione «umano contro macchina», dal post ufficiale del marzo 2024 che ha introdotto la policy: la nuova regola serve a poter intervenire sullo scaled content abuse «no matter whether content is produced through automation, human efforts, or some combination of human and automated processes».

Leggila due volte, perché taglia in due direzioni. Assolve chi usa l’AI con criterio e condanna chi sforna a mano trenta varianti della stessa pagina, una per città. Il copywriter umano che ricicla lo stesso testo cambiando «Milano» in «Bergamo» sta dentro la definizione fino al collo, e il fatto che abbia le dita non lo tira fuori.

È il punto che nessuna delle cinque guide in prima pagina su questa query tratta come criterio autonomo: lo scaled content abuse finisce infilato dentro il discorso generico sulla qualità, quando invece è una policy a sé, con un nome, una definizione e cinque esempi.

Quanto è “su larga scala”? Google non dà un numero, e c’è un motivo

Un numero non esiste, e non perché Google lo tenga nascosto: il criterio è lo scopo primario.

Se ci fosse una soglia pubblicata, diciamo cento pagine, il giorno dopo il web sarebbe pieno di siti da novantanove. Le soglie numeriche in questo mestiere durano il tempo di un tweet.

Un indizio procedurale però c’è, e sta nelle rater guidelines, §4.6.5 «Scaled Content Abuse», pagina 42: il rater deve usare il rating Lowest quando sospetta fortemente scaled content abuse «after looking at several pages on the website», e lo fa anche quando non è sicuro del metodo di creazione.

In pratica il giudizio si forma sul pattern del sito. Dieci pagine tutte uguali pesano più di cento pagine diverse fra loro. Se il tuo blog ha ottanta articoli e sette sono usciti dal modello senza che tu li rileggessi, il problema sono quei sette, e si vede scorrendo l’archivio in fila, non aprendone uno.

Il criterio in tre parole: sforzo, originalità, talento

Google valuta il contenuto principale di una pagina (nel gergo delle guidelines, MC) su tre voci, e le scrive per esteso: sforzo, originalità, talento o abilità. Sui temi YMYL se ne aggiunge una quarta, l’accuratezza.

La riga esatta sta a pagina 21 delle rater guidelines, §3.2: «For most pages, the quality of the MC can be determined by the amount of effort, originality, and talent or skill that went into the creation of the content. For informational pages and pages on YMYL topics, accuracy and consistency with well established expert consensus is important.»

Tre parole, e nessuna delle tre riguarda chi teneva la tastiera.

La più fraintesa è la prima. Effort, nella definizione ufficiale, è «the extent to which a human being actively worked to create satisfying content». Non si misura in battute: lo sforzo può stare nel progettare la funzionalità della pagina o nel costruire il sistema che la alimenta, e l’esempio che fa Google è proprio una pagina che offre traduzione automatica come servizio agli utenti. Quella ha sforzo dentro, eccome.

Il controesempio, nella stessa pagina, è la fotografia di parecchi progetti AI che ho visto passare: la creazione automatica di migliaia di pagine passando contenuti liberamente disponibili dentro un software di traduzione «without any oversight, manual curation, etc.» non ha sforzo. Zero. Il software non c’entra niente: il punto è che in mezzo non è passato nessuno.

Originality è quanto del contenuto non si trova già su altri siti, e se ci si trova chiede di capire chi sia la fonte originale. Talent or skill è se il contenuto è fatto abbastanza bene da soddisfare chi arriva sulla pagina.

Tradotto in una domanda sola: non conta chi ha scritto, conta quanto lavoro umano c’è dentro e cosa resta della pagina se togli tutto quello che si trova già altrove. Se resta un paragrafo, hai un paragrafo. Se non resta niente, hai una pagina che esiste già in altre trenta copie, e due o tre sono scritte meglio della tua.

Low o Lowest: la soglia è scritta, ed è di due righe

La differenza fra i due rating è una questione di quanto viene da fuori e di cosa hai fatto dopo. Le rater guidelines la scrivono due volte, a venti pagine di distanza, e messe una accanto all’altra si leggono come un righello.

La §5.2.1 si chiude con una riga che vale la pena riportare per intero, perché toglie l’ultimo alibi: «The Low rating applies when the MC is created using any technique with low effort, low originality, and low added value for website visitors compared to other pages that contain similar content.» Any technique. Lo strumento non è il discriminante, il risultato sì.

E a pagina 43, subito dopo la definizione del Lowest, c’è la citazione che da sola vale l’articolo e che nessuna delle cinque guide in prima pagina riporta: «the use of Generative AI tools alone does not determine the level of effort or Page Quality rating. Generative AI tools may be used for high quality and low quality content creation.» Google ci mette pure l’esempio positivo: un alto livello di sforzo può esserci nel creare artwork originale di qualità con strumenti generativi.

La distanza fra le due righe è tutta in cosa hai aggiunto dopo che il modello ha finito. Puoi guardarla: apri la pagina, copri col dito tutto quello che si trova già su altre pagine, e conta cosa rimane sullo schermo.

E-E-A-T: l’Experience è la parte che il modello non ti scrive

E-E-A-T non è un fattore di ranking e non è un punteggio. È il modo in cui Google descrive cosa rende affidabile una fonte, e vale identico che a scrivere sia tu o un modello.

Le definizioni testuali stanno al §3.4 delle rater guidelines, pagina 26, e la gerarchia è dichiarata: «The most important member at the center of the E-E-A-T family is Trust». Le altre tre lettere sono i puntelli: «Experience, Expertise and Authoritativeness are important concepts that can support your assessment of Trust».

A pagina 27 c’è la riga che spiega perché l’ordine conta: «Trust is the most important member of the E-E-A-T family because untrustworthy pages have low E-E-A-T no matter how Experienced, Expert, or Authoritative they may seem.» L’esempio ufficiale è una truffa finanziaria scritta da un truffatore espertissimo, considerato il punto di riferimento del settore truffe. Esperienza tanta, fiducia zero.

La lettera che riguarda questo articolo è la prima. Experience è «the extent to which the content creator has the necessary first-hand or life experience for the topic», e l’esempio che fa Google è secco: di quale ti fidi, la recensione di chi il prodotto lo ha usato davvero o la «recensione» di chi non l’ha mai toccato?

Delle quattro lettere, Experience è l’unica che un modello non può produrre. Il motivo è più banale di un limite tecnico che si risolve con la prossima versione: richiede che sia successo qualcosa a qualcuno. Expertise si simula discretamente riassumendo la letteratura, Authoritativeness dipende da cosa dicono gli altri di te, Trust si costruisce nel tempo. L’Experience o ce l’hai perché quella cosa l’hai fatta, o non c’è prompt che te la scriva.

Una nota di servizio, visto che l’errore gira parecchio: la sigla si scrive E-E-A-T, con due E. La seconda, quella dell’Experience, è stata aggiunta a dicembre 2022. Se su una pagina trovi scritto E-A-A-T, quella pagina non l’ha riletta nessuno.

Come si traduce E-E-A-T in elementi di pagina

Si traduce in cose che stanno fisicamente in pagina e che chiunque può controllare aprendola. Il punto di partenza sono le domande di autovalutazione della guida ufficiale sul contenuto utile, raggruppate in tre blocchi: chi, come, perché.

Quella che riguarda il nostro tema sta nel blocco «come», ed è una domanda secca: «Is the use of automation, including AI-generation, self-evident to visitors through disclosures or in other ways?». Chiede solo se chi legge lo capisce.

Il «perché» è ancora più netto: il contenuto va creato «primarily to help people», e non come «search engine-first content made primarily to gain search engine rankings».

In pratica, in pagina:

• Firma con un nome vero e una pagina autore che dica cosa quella persona ha fatto sul tema, non che elenchi aggettivi.
• Linka le fonti al punto esatto, sezione e numero di pagina se è un PDF. Il link alla home di un dominio autorevole è il modo educato di non citare niente.
• Metti la prova diretta: un dato che hai misurato, uno screenshot, un errore che hai commesso e come te ne sei accorto. È la parte che il modello non ha.
• Date vere: pubblicazione e aggiornamento devono corrispondere a quello che è successo davvero al file.
• Dichiara l’automazione dove uno se lo chiederebbe.

Un chiarimento per evitare l’equivoco più costoso: E-E-A-T non è un fattore di ranking a sé, e nessuno di questi elementi ti fa guadagnare posizioni per il fatto di esserci. Servono a rendere verificabile una cosa che altrimenti chi legge deve prenderti sulla fiducia.

YMYL: dove il margine si chiude

Su questi temi il margine si restringe, e Google spiega perché. YMYL sta per Your Money or Your Life e indica gli argomenti su cui un contenuto sbagliato fa danno.

Definizione testuale, rater guidelines §2.3, pagina 11: «Some topics have a high risk of harm because content about these topics could significantly impact the health, financial stability, or safety of people, or the welfare or well-being of society. We call these topics “Your Money or Your Life” or YMYL.»

Le categorie ufficiali sono quattro: Health or Safety, Financial Security, Government Civics & Society, più un Other che raccoglie tutto ciò che può danneggiare le persone o il benessere della società.

Qui arriva la precisazione che nelle cinque guide non ho trovato: «Many or most topics are not YMYL and do not require a high level of accuracy or trust to prevent harm». La maggior parte degli argomenti non è YMYL. La valutazione poi è uno spettro, con tre gradi: «Because YMYL assessment is a spectrum, it may be helpful to think of topics as clear YMYL, definitely not YMYL or something in between», con la tabella a pagina 12 che spacchetta i tre gradi (clear YMYL, may be YMYL, not or unlikely YMYL).

Perché conta qui. Sui temi YMYL, come dice il §3.2 già citato, alla valutazione del contenuto si aggiungono l’accuratezza e la coerenza con il consenso consolidato degli esperti. Un errore che su una guida al giardinaggio ti costa credibilità, su una pagina che spiega i sintomi dell’infarto lo paga qualcun altro. Lì la revisione umana non si mette in scheda fra i plus: senza, la pagina non ha motivo di esistere.

Regola secca: più la tua pagina può fare danno, meno margine hai per pubblicare un output che non hai verificato riga per riga. Su una recensione di friggitrici ad aria una svista te la perdonano. Su un dosaggio, no.

E occhio a non usare YMYL come alibi al contrario: se il tuo tema sta nella colonna «not or unlikely YMYL», non ti serve il comitato scientifico. Serve che la pagina faccia il suo mestiere.

Google riconosce un testo scritto dall’AI?

Non lo ha mai dichiarato, e la domanda conta meno di quanto sembri: tutta la sua documentazione valuta quello che sta in pagina, non chi c’era alla tastiera.

Tre fatti verificabili, in fila.

Uno: chi ha costruito il modello non riconosce l’output del modello. OpenAI ha ritirato il proprio AI Text Classifier il 20 luglio 2023. La riga sta ancora in cima alla pagina originale: «As of July 20, 2023, the AI classifier is no longer available due to its low rate of accuracy.» I numeri dichiarati nella stessa pagina, prima del ritiro: il classificatore identificava correttamente il 26% dei testi scritti dall’AI (veri positivi) ed etichettava erroneamente come AI il 9% dei testi scritti da persone (falsi positivi). L’avvertenza sta nel primo paragrafo, scritta da loro: «it is impossible to reliably detect all AI-written text».

Ventisei su cento. Uno strumento che becca un quarto degli imputati e ne condanna nove innocenti ogni cento non è un rilevatore, è un oroscopo con una bella interfaccia.

Due: le rater guidelines non chiedono di rilevare l’AI. Chiedono di riconoscere il contenuto copiato o parafrasato, che è un’altra cosa. Al §4.6.7, pagina 44, l’elenco degli indizi da cercare: contenuto che «only contain commonly known information or generally known facts», che ha «high overlap with webpages on well established sources such as Wikipedia», che sembra riassumere una pagina specifica senza aggiungere valore, e che contiene marcatori grossolani come la formula «As an AI language model». Cioè il modello che si dimentica di essere in scena.

Tre: nessun tool esterno vede i dati di Google. La documentazione ufficiale sui servizi di terze parti, aggiornata al 5 giugno 2026, è esplicita su entrambi i fronti: «Google doesn’t evaluate third-party services, so be wary of such claims and those making them» e «Third-party tools don’t have access to our internal ranking data.» Vale per i detector come per gli score proprietari che vedi nelle dashboard.

Un detector che ti dice «92% AI» non sta misurando niente che Google guardi. Quel numero non ha un denominatore, cioè non ti dice 92% rispetto a che cosa, su quale campione, con quale margine d’errore. Come è nato un contenuto è una domanda a cui Google non risponde perché non se la pone in quei termini. Quello che si chiede è cosa ci trova dentro chi apre la pagina.

Perché sei calato, se non è l’AI

Se il traffico è sceso, la prima cosa da fare è mettere la data del calo accanto a una lista di date. Quasi ogni volta che mi è capitato di guardare dentro un calo, il colpevole aveva un nome e una data, e non era l’AI.

Primo: smetti di cercare l’helpful content update. Come sistema separato non esiste più. La guida ai sistemi di ranking lo elenca fra i sistemi ritirati e scrive che «In March 2024, it evolved and became part of our core ranking systems, as our systems use a variety of signals and systems to present helpful results to users». Non c’è più una tagliola dedicata che scatta sui contenuti poco utili: c’è il ranking, e dentro ci sono molte cose insieme.

Secondo: la lista datata. Tutti gli incidenti di Ranking del 2026 registrati sul Search Status Dashboard, più l’ultimo del 2025. Rilevazione del 27 agosto 2026:

L’August 2026 spam update si è chiuso il 21 agosto 2026. Il February 2026 Discover update riguarda Discover, come dice il nome, e Google lo elenca comunque fra gli incidenti di Ranking: se il calo che stai guardando è sul traffico da Discover, la finestra da controllare è quella, dal 5 al 27 febbraio.

La durata del rollout conta quanto la data d’avvio: un core update da undici giorni non ti ribalta il grafico in una notte, e un rollout da ventuno ancora meno. Se il tuo crollo è verticale su un giorno solo, probabilmente stai guardando dalla parte sbagliata.

Terzo: la sequenza diagnostica ufficiale. Il documento di Google sui cali di traffico organico sviluppa sei cause nelle sue sezioni: cambiamento algoritmico, problema tecnico, problema di sicurezza, spam e azione manuale, stagionalità e cambio di interessi, migrazione del sito.

Nello schema in cima alla pagina però ne disegna una settima, che poi nessuna sezione sviluppa: «Reporting glitch», con tanto di faccina che alza le spalle. Il testo si limita a rimandare alla pagina Data Anomalies di Search Console, perché il calo potrebbe dipendere da «a change in the data processing or a logging error». La mette in cima al diagramma e poi la lascia lì. Nella mia esperienza è la voce che fa più danni, perché è l’unica che ti fa riscrivere mezzo sito per un problema che non è mai stato tuo. Guardala per prima: ci vogliono trenta secondi.

L’ordine in cui controllare, dal più veloce al più lento: anomalie dei dati, rapporto Azioni manuali, problemi di sicurezza, migrazioni o modifiche tecniche recenti, date degli update, stagionalità. L’AI in questa lista non compare, perché non è una causa: è un modo di produrre, e un modo di produrre non fa cadere niente da solo. Se un contenuto è caduto, è caduto per quello che era.

A chi conviene che tu ci creda

Il mito della penalizzazione ha un mercato, e si vede dalla SERP stessa. Fatto, non opinione.

Rilevazione del 26 agosto 2026, Google Italia, query «google penalizza i contenuti ai», ricerca da desktop in finestra anonima, lingua italiana, nessuna personalizzazione. Il secondo risultato organico è undetectable.ai, con il titolo «Google penalizza i contenuti AI? Sì, ecco perché». Undetectable.ai vende strumenti per far sembrare umano un testo generato.

Chi vende l’antidoto ha un interesse diretto a certificare il veleno. Non serve immaginare complotti: basta guardare cosa succede al fatturato se la risposta è no.

L’altra faccia va misurata con lo stesso metro, e non faccio nomi perché il punto non è chi. Esistono guide che rispondono «no, tranquillo, Google non penalizza» e due schermate sotto ti propongono il generatore di contenuti AI della casa. Stesso conflitto, verso opposto. Anche il «no» venduto insieme al prodotto vale quanto il «sì».

Il criterio per orientarsi sta a monte della risposta: guarda cosa succederebbe a chi te la dà, se cambiasse idea. Davanti a una pagina che ti dice qualcosa su Google, la domanda utile è se quell’affermazione, per chi la scrive, è gratis oppure è fatturato.

Qui non c’è niente da vendere, non ci sono servizi in fondo alla pagina e non ci sono tool affiliati. Le fonti sono linkate al punto esatto, con sezione e numero di pagina, proprio perché tu possa aprirle e smentirmi senza chiedere il permesso a nessuno.

Il test: da che parte della soglia sta la tua pagina

Otto domande, tutte derivate dalle fonti citate qui sopra, con l’indicazione di dove esce ciascuna quando è un documento. Nessuna è inventata e nessuna richiede un tool.

1. Se togli tutto quello che si trova già su altre pagine, cosa resta e quanto è lungo? È il criterio dell’originalità, §3.2 pagina 21. Se restano il titolo e i saluti, hai già la risposta.
2. C’è dentro qualcosa che è successo a te? Una misura che hai preso tu, o una cosa che ti è andata storta e che racconti. È la Experience del §3.4, pagina 26, e non c’è prompt che te la generi.
3. Quante pagine simili hai pubblicato nell’ultimo mese, e quanto si somigliano fra loro? Il giudizio si forma sul pattern del sito, «after looking at several pages» (§4.6.5, pagina 42).
4. Chi firma, e cosa può dimostrare di aver fatto sul tema? È il blocco «Who» della guida sul contenuto utile. Un nome che non rimanda a niente vale quanto nessun nome.
5. Uno che si chiedesse «come è stato fatto questo?» trova risposta in pagina? È la domanda ufficiale sull’automazione self-evident.
6. Il tema può incidere su salute, soldi o sicurezza di qualcuno? Se sì (§2.3, pagina 11), chi ha verificato i fatti e su quale fonte?
7. Le fonti sono linkate al punto esatto o alla home del dominio? È il criterio di verificabilità che discende dal blocco «How» della guida sul contenuto utile.
8. Il rapporto Azioni manuali è pulito? Quindici secondi in Search Console, e sai se stai curando la malattia giusta.

Come si legge il risultato, con il righello del capitolo sulla soglia. Se le prime tre risposte sono «niente», «no» e «tante, tutte uguali», stai guardando la colonna Lowest. Se c’è poco ma c’è, e dopo il modello ci hai messo mano, stai nella colonna Low e hai una direzione: aggiungere quello che manca, senza rifare tutto da capo.

E se le risposte sono buone ma il traffico è sceso lo stesso, torna al capitolo sugli update. Il problema è un altro, e non è in questa pagina.

Come uso l’AI su questo sito

La uso, e dico dove.

Le do da fare la ricerca a monte (leggere documentazione, incrociare fonti, trovare la pagina esatta in cui sta una frase), la prima struttura di un pezzo, le riletture di controllo su quello che ho già scritto, e i lavori ripetitivi che a farli a mano mi farebbero odiare il mestiere.

Quattro cose non gliele delego mai: la tesi, i numeri, la verifica delle fonti e la voce. Se in un articolo c’è una cifra, l’ho aperta io. Se c’è una citazione fra virgolette, l’ho letta nel documento originale e non nel riassunto di qualcun altro. Se una frase suona come me, è perché l’ho scritta o riscritta io.

Perché lo dichiaro qui invece di lasciar perdere. Le risposte ufficiali di Google su questo esistono dal febbraio 2023 e sono due. Sulla disclosure: «AI or automation disclosures are useful for content where someone might think “How was this created?”. Consider adding these when it would be reasonably expected». Sull’AI come autore: «Giving AI an author byline is probably not the best way to follow our recommendation to make clear to readers when AI is part of the content creation process.»

Una cosa da mettere in chiaro, perché ci inciampano in parecchi: dichiarare l’uso dell’AI non è un segnale di ranking, né in positivo né in negativo. Non prendi punti perché lo scrivi e non ne perdi perché lo taci. È una questione di fiducia con chi legge, che è una faccenda più lenta e più importante del ranking.

Se hai un caso in cui il calo sembrava colpa dell’AI ed era altro, scrivimi e lo guardiamo insieme. I pattern più interessanti stanno quasi sempre nei grafici degli altri.

Serve scrivere in modo diverso perché ti citino le risposte AI?

No, e stavolta lo dice una guida ufficiale di Google aggiornata al 10 luglio 2026.

La guida all’ottimizzazione per la ricerca generativa elenca cinque cose che puoi tranquillamente ignorare, e sono quasi tutte quelle che ti vendono come indispensabili:

• File speciali: «You don’t need to create new machine readable files, AI text files, markup, or Markdown to appear in Google Search (including its generative AI capabilities), as Google Search itself doesn’t use them». Il file llms.txt è nominato per nome nel titolo del punto.
• Spezzettare il contenuto: «There’s no requirement to break your content into tiny pieces for AI to better understand it».
• Scrivere «per l’AI»: «You don’t need to write in a specific way just for generative AI search».
• Menzioni cercate a tavolino: le funzioni generative mostrano quello che si dice in giro di un prodotto o di un servizio, ma «seeking inauthentic “mentions” across the web isn’t as helpful as it might seem».
• Dati strutturati: «Structured data isn’t required for generative AI search, and there’s no special schema.org markup you need to add», anche se restano una buona idea per il resto del lavoro SEO.

Le funzioni generative poggiano sugli stessi sistemi di ranking del resto della Ricerca. Il criterio quindi è quello di tutto questo articolo: sforzo, originalità, esperienza diretta, e una pagina che serve a chi la apre.

Se ti interessa il quadro completo su come ottimizzare per i motori generativi, sta nel pillar del cluster. Su i file pensati per gli LLM c’è il pezzo dedicato, e su come misurare la visibilità nelle risposte AI ce n’è un terzo.

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