GENERATIVE ENGINE OPTIMIZATION
GEO — Generative Engine Optimization
Su motori di ricerca generativi come ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude e Google AI Overviews posizioniamo il tuo brand 'dentro la risposta': architettura di contenuti citabili, un solido grafo di entità e visibilità misurabile settimana dopo settimana.
Essere dentro la risposta è ormai una posizione più potente che essere cliccato.
La SEO classica era una corsa al click sul link blu: il link non cliccato non produceva valore. I motori di ricerca generativi hanno ribaltato l'equazione: quando un utente fa una domanda a ChatGPT, Perplexity o Google AI Overviews, il modello attinge da decine di migliaia di fonti e produce una risposta compressa in un solo paragrafo. Se in quel paragrafo compaiono il tuo brand, la categoria in cui sei stato classificato o il tuo punto di vista, l'utente costruisce con te una relazione 'dentro la risposta' anche senza cliccare sul sito. La GEO non lascia questo nuovo strato al caso: con un'architettura di contenuti citabili, un grafo di entità verificato e visibilità misurabile settimanale su 12 motori di ricerca generativi rende il tuo brand una 'parte di default' della risposta della macchina.
FRAMEWORK OPERATIVO GEO
Framework 'Answer Layer' a 6 livelli
Non gestiamo la GEO come un audit una tantum, ma come un'operazione continua che si adatta al comportamento settimanale dei motori di ricerca generativi. Ogni livello è collegato a un output misurabile e a un SOP trasferibile al tuo team.
DISCOVER
Mappatura prompt & entità
200 prompt della tua categoria, brand mention attuali, salute dell'entity graph e architettura di risposta dei competitor convergono in un unico report di baseline. Vedi con chiarezza dove si trova il brand sulle 12 piattaforme LLM.
ARCHITECT
Riarchitettura di contenuti & schema
Convertiamo i contenuti esistenti in struttura answer-first: gerarchia H2/H3, semantic chunking, integrazione schema.org + JSON-LD, manifesto llms.txt, markup FAQPage/HowTo/Article e chiarezza canonica.
PLANT
Fonti citabili & posizionamento entità
Edit conformi alle regole di Wikipedia/Wikidata, mention naturali su pubblicazioni partner, inserimenti nei database settoriali, integrazione in risposte Reddit/Quora ad alta autorità e strategia di placement su testate tier-1.
MEASURE
Tracking visibilità settimanale su 12 piattaforme
Brand mention rate, citation link share, sentiment, relative ranking e answer position vivono in un'unica dashboard Looker Studio aggiornata in modo automatico e in tempo reale.
DEFEND
Brand defensibility & controllo misinformation
Gli LLM ripetono dati vecchi, confondono con i competitor, sbagliano il nome del prodotto. Individuiamo questi errori e li correggiamo alla fonte (revisione Wikipedia, errata su partner, canonical contradiction). In 60-90 giorni la risposta dei modelli si aggiorna.
ITERATE
Review mensile + revisione mappa contenuti
Su quali prompt c'è progresso e su quali un arretramento; a fine mese si decide il piano di nuovi contenuti / entità / fonti per chiudere i gap. Le nuove piattaforme LLM che superano la soglia di categoria entrano nel sistema di tracking.
— SEO CLASSICA vs GEO
Stesso obiettivo, superficie diversa, risultato unificato.
SEO classica e GEO non si sostituiscono: si nutrono a vicenda. Unirle in un'unica operazione è la nuova definizione di leadership di categoria.
| Criterio | SEO classica | GEO | Roibase: entrambe insieme |
|---|---|---|---|
| Forma del guadagno | Traffico da click sul link blu | Citazione dentro la risposta generativa | Visibilità su entrambe le superfici |
| Superficie di output | I 10 link delle SERP Google / Bing | ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews, Claude | 15+ superfici (classiche + generative) |
| Comportamento target | L'utente clicca sul link | L'LLM cita il brand nella risposta | Click e citazione in contemporanea |
| Segnale principale | Backlink, keyword, E-E-A-T | Entity graph, citability, schema | Schema + knowledge graph + network citabile |
| Strumento di misurazione | Search Console + GA4 | Query prompt su 12 piattaforme | Dashboard unificata Looker Studio |
| Cadenza di iterazione | Review mensile / trimestrale | Tracking settimanale del prompt pool | Ibrido: segnale settimanale + piano mensile |
| Tempo di impatto | Miglioramento stabile in 90-180 giorni | Riflesso nelle risposte modello in 45-90 giorni | Effetto combinato in 60-120 giorni |
| Difesa dell'investimento | Oscilla con gli aggiornamenti algoritmici | Errori del modello corretti in 60-90 giorni | Ha una difesa a due livelli |
PROOF
Outcomes, measured
Tracking automatico settimanale su ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Grok, AI Overviews, Copilot, Kagi, You.com e altre 3 piattaforme.
Pool live di prompt specifici per la tua categoria che bilancia intenti transactional, informational e comparison.
Crescita media del brand mention rate in 6-8 categorie di prompt nei primi 90 giorni.
Per il diagnostic gratuito, il report arriva nelle tue mani entro 48 ore dalla richiesta.
Effetto secondario di traffico organico generato dalla combinazione GEO + SEO classica (media su 6 clienti).
Tempo medio per cui le correzioni Wikipedia/Wikidata/partner si riflettono nei motori di ricerca generativi.
WHAT WE DO
Engagement scope
Every offering is an outcome-based work package. Roibase blends strategy and execution inside a single team — no hand-offs.
Citability engineering (ingegneria della citabilità)
Strutturiamo il contenuto in modo che l'LLM possa sintetizzarlo in un solo paragrafo: definizione netta + dato numerico + riferimento alla fonte primaria. Non usiamo TF-IDF, ma semantic chunking + schema di paragrafo answer-first; è il formato che ha la più alta probabilità di entrare nella context window di modelli come GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet e Gemini 1.5 Pro.
Costruzione entity graph & knowledge base
Curiamo in parallelo Wikidata, Wikipedia, Google Knowledge Graph, Crunchbase, profilo aziendale LinkedIn e i database di riferimento del settore. Costruiamo collegamenti verificabili tra nome del brand, founder, prodotto, categoria ed eventi chiave; gli LLM li trattano come 'prove di realtà' e citano il contenuto con maggiore fiducia.
Structured data + RAG-ready markup
Schema.org JSON-LD (Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article), Q&A schema e struttura HTML5 semantica: segnali chiari per i crawler LLM. Produciamo inoltre llms.txt e una mappa di contenuti vector-friendly: quando i modelli spezzettano il contenuto, capiscono correttamente quale parte è 'autoportante'.
Analisi prompt landscape & share-of-voice
Identifichiamo 80-200 domande reali degli utenti nella tua categoria (transactional + informational + comparison). Per ogni prompt mappiamo quali brand compaiono, con quale frequenza e con quale sentiment, in una tabella di share-of-voice comparata tra competitor. La domanda 'dove non siamo' riceve una risposta in numeri puliti.
Tracking visibilità LLM multi-piattaforma
Eseguiamo query prompt automatiche settimanali su 12 motori di ricerca generativi: ChatGPT (GPT-4o, GPT-5), Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Grok, You.com, Kagi, Microsoft Copilot, Brave Leo, DeepSeek e Mistral Le Chat. Per ogni query misuriamo brand mention rate, citation link share, sentiment e relative ranking.
Ottimizzazione AI Overviews & SGE
Le AI Overviews (ex SGE) di Google sono ormai la superficie più visibile di Google desktop. Per essere citato dentro questi box ottimizziamo i contenuti con: formato answer-first strutturato, citation di dati verificabili, table/list/howto schema e segnali E-E-A-T (autore reale, organizzazione, fonte).
Network di fonti citabili
Le fonti che gli LLM citano sono note: testate tier-1 come Wikipedia, Reuters, NYT; siti settoriali di riferimento; paper accademici; forum ad alta autorità come Reddit/Quora. Costruiamo una strategia di partner publishing, PR e content seeding per assicurare collegamenti corretti e citazioni del tuo brand su queste fonti.
Conversational query optimization
Gli utenti pongono agli LLM frasi naturali del tipo 'sto facendo X, qual è la Y più adatta a me' invece dei classici sorgenti da 2-3 parole. Mappiamo i set di long-tail conversational query e impostiamo il contenuto con la struttura grammaticale che risponde naturalmente a queste frasi.
Brand defensibility & misinformation control
Gli LLM sbagliano: ripetono informazioni vecchie, posizionano male i competitor, descrivono in modo errato il tuo prodotto. Individuiamo questi errori e li correggiamo alla fonte: edit Wikipedia, errata su pubblicazioni partner, canonical contradiction sulla tua pagina. In 90 giorni la risposta dei modelli si aggiorna nella maggior parte dei casi.
AI SEO playbook & trasferimento al team
Uniamo SEO classica + GEO + content ops in un unico operating manual. Il tuo team contenuti riceve un 'template di contenuto GEO-ready' utilizzabile per ogni articolo dentro Notion/Confluence, una dashboard di misurazione e una cadenza mensile di review: l'intero processo è completamente trasferibile al tuo team.
— VANTAGGI
Trarre potenza dall'essere citato dentro la risposta, non dal click.
La GEO non è un 'miglioramento di visibilità': è il momento in cui il tuo brand diventa parte di default della risposta della macchina nella fase decisionale della tua categoria. Ciò che segue sono i risultati concreti di questa trasformazione.
Diventi la 'risposta di default' della tua categoria.
Su piattaforme come ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews, quando gli utenti chiedono un consiglio nella tua categoria, il modello inizia a mostrarti tra i primi 3 brand citati. Questa posizione costruisce un'autorità sostenibile senza la corsa al click.
Vieni citato prima della decisione d'acquisto.
La grande maggioranza dei buyer B2B in fase di ricerca e dei compratori B2C ad alto LTV oggi consulta gli LLM prima della scelta finale. Essere dentro la risposta in quella fase significa prendere posizione all'inizio assoluto del funnel di marketing classico.
Ottieni visibilità non legata al click.
Mentre il CPC del paid media sale e il costo per conversione aumenta, la GEO posiziona il brand su una superficie gratuita. Più vieni citato dentro la risposta, più cresce organicamente la brand recall, e questa recall alimenta direttamente il tasso di conversione.
Il tuo investimento SEO attuale produce il doppio del valore.
Lo schema, l'entità e l'ingegneria di contenuto fatti per la GEO rinforzano contemporaneamente il ranking Google classico. I team che gestiscono entrambi in parallelo hanno catturato in media 18% di traffico organico aggiuntivo per articolo rispetto ai clienti puramente SEO.
Sei tu a guidare la narrazione sui tuoi competitor.
Mappi quali brand sono citati, con quale tono e da quali fonti negli 80-200 prompt critici della tua categoria, e fai crescere consapevolmente la tua quota di share-of-voice. I competitor non possono prendere il tuo posto se sei tu ad anticiparli.
Le informazioni errate e i posizionamenti sbagliati vengono corretti.
ChatGPT descrive male il tuo prodotto, lo confonde con i competitor o ripete informazioni vecchie? Risaliamo all'origine dell'errore e applichiamo correzioni permanenti via Wikipedia/Wikidata/partner publishing: in 90 giorni la risposta dei modelli si aggiorna.
DELIVERABLE
Cosa ti arriva a fine mese?
Ogni deliverable è misurabile, utilizzabile e in formato trasferibile al tuo team. Non costruiamo slide deck, costruiamo sistemi che funzionano.
Report Baseline GEO Visibility
Misurazione iniziale su 12 piattaforme × 80+ prompt, confronto con competitor, analisi sentiment.
Entity Graph health audit
Mappa di lacune & errori sui record Wikipedia/Wikidata/Knowledge Graph e piano di correzione.
Database del prompt landscape
Lista live di 80-200 domande della tua categoria, classificate e taggate per intent.
Citability score — pagine top
Punteggio LLM-friendly e suggerimenti di correzione per i 20 contenuti più importanti attuali.
Implementazione Schema.org + JSON-LD
Setup live degli schema Organization, Product, FAQPage, Article, HowTo.
llms.txt + AI crawler manifest
File che fornisce ai motori di ricerca generativi la direttiva 'come va citato il nostro contenuto'.
Template di contenuto answer-first
Template Notion/Google Docs per il tuo team contenuti, applicabile a ogni nuovo articolo.
Mappa del network di fonti citabili
Piano di quali pubblicazioni, in quale ordine e con quale tono devono produrre mention.
Pacchetto di edit Wikipedia/Wikidata
Suggerimenti di edit conformi alle regole, con fonti e approvati (non plagio: pubblicabili).
Dashboard di visibilità Looker Studio
Dashboard live su 12 piattaforme × pool prompt, con aggiornamento settimanale automatico.
Report di iterazione mensile
Trend di mention/citation/sentiment, nuovi prompt, contenuti suggeriti per il prossimo passo.
GEO playbook (per il team)
Manuale operativo di 25-40 pagine per il trasferimento dell'operazione al tuo team, video walkthrough inclusi.
— PERIMETRO DEL SERVIZIO
Cosa facciamo e cosa non facciamo con questo servizio?
Un perimetro che chiarisce le aspettative dall'inizio. Per ogni voce non inclusa o esiste un altro servizio Roibase, oppure ti indirizziamo verso il partner giusto.
Cosa include questo servizio
- Query prompt automatica settimanale e produzione di report su 12 motori di ricerca generativi
- Setup, tagging e aggiornamento mensile del pool live di 200+ prompt specifici per la tua categoria
- Implementazione completa di schema.org JSON-LD: Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article, BreadcrumbList
- Manifesto llms.txt, pipeline di semantic chunking e mappa di contenuti vector-friendly
- Suggerimenti di edit conformi alle regole di Wikipedia & Wikidata, con fonti, e tracking della pubblicazione
- Strategia di placement su testate tier-1, partner PR e gestione del network di fonti citabili
- Set di risposte autoritative su forum ad alta autorità (Reddit / Quora / community settoriali)
- Riarchitettura in formato answer-first delle prime 20 pagine
- Dashboard Looker Studio in tempo reale: 12 piattaforme × prompt × metriche con aggiornamento automatico
- Report di iterazione mensile + quarterly strategic review
- Trasferimento al team con un GEO playbook aziendale di 25-40 pagine + video walkthrough
- Brand defensibility: correzione alla fonte delle informazioni errate nelle risposte dei modelli
Cosa NON include questo servizio
- Operazione paid media su Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads o altri canali (servizio separato: PPC)
- Riscrittura da zero dell'intero catalogo di contenuti (accordo separato di content operations)
- Garanzia di pagina Wikipedia (al di fuori delle regole editoriali non assumiamo impegni)
- Intervento diretto sui modelli LLM stessi: tecnicamente impossibile, nessuno può farlo
- Tecniche black-hat / spam / manipolative (indeboliscono la difesa del brand nel lungo termine)
- Uscita dopo un audit una tantum senza misurazione continua (un sistema senza misurazione non produce valore)
- Link building artificiale da siti spam a bassa autorità (sia AI sia Google li filtrano)
- Operazione completa di SEO classica (su richiesta può essere aggiunta come pacchetto)
HOW WE WORK
Infrastruttura nelle prime 6 settimane, poi iterazione continua + trasferimento al team
Settimana 1 — Diagnostic & baseline
Misurazione live di baseline su 12 piattaforme LLM con 80+ prompt, report di share-of-voice della tua categoria, audit di salute dell'entity graph, citability score delle prime 20 pagine attuali e mappatura dell'architettura di risposta dei competitor. Output: un unico report iniziale di 20-30 pagine + dashboard live.
Settimana 2 — Priorità strategiche & roadmap a 90 giorni
Roadmap a 90 giorni basata sui dati di baseline: i prompt cluster a maggior leverage, i gap di entità più critici, gli edit di contenuto quick-win e gli obiettivi di fonti tier-1. Le priorità per business impact e le decisioni sulle risorse vengono prese insieme.
Settimana 3-4 — Ingegneria strutturale di contenuti & schema
Implementazione schema.org JSON-LD (Organization, Product, FAQPage, HowTo, Article), manifesto llms.txt, pipeline di semantic re-chunking, riconversione delle prime 20 pagine in formato answer-first e deploy del 'template di contenuto GEO-ready' su Notion/Confluence.
Settimana 5-6 — AI Overviews & Featured Answer hardening
Conversione del contenuto allo stampo answer-first per essere citati nei box Google AI Overviews e Featured Snippet, validazione di table/HowTo/FAQ schema, soluzioni di canonical contradiction, irrigidimento del layer di segnali E-E-A-T (autore reale, organizzazione, fonte).
Mese 2 — Network citabile & costruzione delle entità
Edit conformi alle regole di Wikipedia/Wikidata, registrazione nei database settoriali di riferimento, placement su pubblicazioni partner, set di risposte autoritative su Reddit/Quora ad alta autorità e chiarezza di brand disambiguation. Ogni inserimento è documentato e verificabile.
Mese 3 — Cadenza di produzione contenuti & report dei primi 90 giorni
Produzione mensile di 8-12 nuovi articoli 'answer engine optimized'; ognuno con il template GEO-ready, collegato al sistema di misurazione e con confronto baseline. Report dei primi 90 giorni: aumento delle mention prompt-by-prompt, variazione di sentiment, tabella comparata sui competitor.
Mese 4 — Defensibility pass & misinformation sweep
Scansione sistematica delle informazioni vecchie/sbagliate/confuse nelle risposte LLM; per ogni errore correzione alla fonte (revisione Wikipedia, errata su partner publishing, canonical contradiction). In 60-90 giorni la risposta dei modelli si aggiorna e la difesa del brand si attiva.
Mese 5+ — Iterazione continua & trasferimento al team
Nella cadenza di review mensile aggiorniamo il prompt landscape, includiamo nuove piattaforme LLM, manteniamo il ritmo di content production. Al sesto mese, con il GEO playbook di 25-40 pagine + video walkthrough, l'operazione è completamente trasferibile al tuo team interno.
— ECOSISTEMA
Piattaforme & strumenti che usiamo nell'operazione GEO
Oltre 12 strumenti e API attivi sono orchestrati per monitorare il comportamento sui motori di ricerca generativi, l'ingegneria dei contenuti e la gestione dell'entity graph.
TRACKING & MISURAZIONE
CONTENUTI & SCHEMA
ENTITÀ & KNOWLEDGE
REPORTING & WORKFLOW
QUESTIONS
Frequently asked
— GLOSSARIO DEI TERMINI
Glossario rapido del mondo GEO
Gli AI assistant, nel momento in cui 'sentono di conoscere' un brand, lo mettono in evidenza nelle risposte. I concetti che costruiscono questa familiarità si parlano spesso insieme; per arrivare alla stessa lingua prima di iniziare, condividiamo questo breve glossario.
- Generative Engine Optimization (GEO)
- Gli utenti non ricevono più la risposta da Google ma da motori di ricerca generativi come ChatGPT / Perplexity / Gemini. La GEO è la disciplina applicata che assicura al brand di apparire in queste risposte generate dall'AI come fonte corretta, frequente e preferita.
- AI Overviews
- È il blocco di risposta sintetica generato da Gemini che appare in cima alla pagina dei risultati di ricerca Google. Quando in una query compare un AI Overview, i tradizionali link blu vengono spinti molto in basso: per questo essere citati come citation dentro l'Overview vale spesso più di essere primi in pagina.
- Citation (attribuzione di fonte)
- URL o nome di organizzazione su cui un motore generativo basa la propria risposta e che spesso mostra in modo visibile. Un punteggio del tipo '2° citation su Perplexity' è l'equivalente in GEO della classica 'che posizione organica hai': è la metrica primaria di misurazione.
- Entity graph
- Rete semantica che descrive il tuo brand in entità collegate tra loro: 'l'azienda X opera nel settore Y, la persona Z ne è il founder, offre il prodotto W'. Gli LLM non ragionano sul testo grezzo ma su questa mappa di relazioni: se il graph è debole, la risposta esce distorta.
- Schema.org JSON-LD
- È il formato di structured data che rende il contenuto della pagina machine-readable (Organization, Service, Product, Article, FAQPage, HowTo ecc.). Trasforma l'HTML grezzo dal 'cibo crudo' che vede l'LLM in qualcosa che può fluire direttamente nel suo graph.
- llms.txt
- File di testo posto nella root del sito che dice ai crawler LLM 'queste sono le pagine più critiche di questo brand, questa è la sua definizione canonica e queste le sue fonti citabili'. È l'equivalente di robots.txt nell'era AI: anche se non è ancora uno standard, viene letto da grandi attori, Anthropic in primis.
- Semantic chunking
- Tecnica di suddivisione di un contenuto lungo in unità di paragrafi / sezioni che mantengono la coerenza tematica e che l'LLM può citare come 'frammento di risposta' in un solo respiro. Un contenuto ben spezzettato riceve sempre più citation di un articolo da 5.000 parole strutturato male.
- Scrittura answer-first
- Approccio di scrittura che dà la risposta in modo netto nella prima frase del paragrafo e poi apre il contesto di supporto. Gli LLM danno grande peso alla posizione 'top-of-chunk', quindi tenere il TL;DR in apertura aumenta direttamente la performance GEO.
- E-E-A-T
- Experience, Expertise, Authoritativeness e Trustworthiness — il framework che Google e ora anche gli LLM usano per valutare la qualità delle fonti. Identità dell'autore, indirizzo dell'organizzazione, referenze, catena di pubblicazioni esterne: tutto entra in questo punteggio.
- Share of Voice (SoV)
- Quota ponderata della frequenza con cui il tuo brand appare in un pool di prompt specifici del tuo settore (es. 200 query critiche), rapportata alla frequenza con cui appaiono i tuoi competitor. È la metrica di 'quota di mercato' della GEO: si traccia mese su mese.
- Prompt pool
- Lista fissa di 50–300 prompt che il tuo target chiede davvero ai motori generativi e dentro cui il tuo brand vuole essere posizionato. Viene eseguita ogni settimana sul pano (dashboard) e su questo pool si reportano le metriche di visibilità / citation / tone.
- Hallucination defence
- Disciplina di correzione alla fonte nei casi in cui l'LLM produce informazioni errate sul brand: revisione Wikipedia / Wikidata, blocco di 'authoritative correction' sul tuo sito, errata su pubblicazione di terzi. In 60-90 giorni dopo la propagazione la risposta dei modelli si aggiorna.
- INP (Interaction to Next Paint)
- Core Web Vital che nel 2024 ha sostituito FID — misura il ritardo più lungo tra tutte le interazioni dell'utente sulla pagina. Sotto i 200 ms è "buono"; la causa abituale è JS pesante che blocca il main thread; si risolve con code-splitting, off-thread e main-thread budgeting.
- LCP (Largest Contentful Paint)
- Core Web Vital che misura quando l'elemento più grande del viewport (immagine, poster video, blocco di testo) diventa visibile. Sotto i 2,5 s è "buono"; si migliora con CDN, formati moderni (AVIF/WebP), preload hint e riduzione del CSS render-blocking.
- CLS (Cumulative Layout Shift)
- Core Web Vital che misura i layout shift inattesi cumulati al caricamento. Sotto 0,1 è "buono"; i colpevoli abituali sono immagini senza dimensioni, banner tardivi e swap di web font. Si risolve con width/height, spazio riservato e font-display.
- TTFB (Time to First Byte)
- Tempo tra l'invio della request HTTP dal browser e la ricezione del primo byte. Non è un CWV ma è il pavimento di LCP/INP; si tiene basso con CDN vicino all'origin, edge caching e rimuovendo redirect inutili. Sotto gli 800 ms è sano.
- FCP (First Contentful Paint)
- Momento in cui il browser disegna il primo contenuto significativo (testo, immagine, SVG). Critico per la sensazione di "sta caricando"; sotto 1,8 s è "buono". Leve principali: inlinare il CSS critico e rinviare il JS render-blocking.
- PageSpeed Insights
- Tool gratuito di Google che misura una URL sia in lab (Lighthouse) sia in field (dati reali CrUX). Report separati per mobile e desktop; riferimento per CWV pass/fail e hint di remediation. La maggior parte dei team porta il trend settimanale in Looker Studio.
— ALBERO DECISIONALE
La GEO è adatta a te ora?
Quattro brevi domande. Ti prendono 30 secondi, alla fine ti diciamo qual è il punto di partenza più giusto per il tuo brand: GEO, prima la base SEO, oppure programma combinato.
01 / 04
Il tuo traffico organico da search è calato negli ultimi 6–12 mesi?
Guarda il trend di click totali o impression in Google Search Console.
— LET'S BEGIN
Come ti raccontano oggi ChatGPT, Perplexity e Gemini?
Misuriamo gratuitamente la visibilità del tuo brand su 10 prompt critici con il GEO Diagnostic. In 48 ore ricevi un report che mostra dove sei su quali piattaforme, quanto sei avanti o indietro rispetto ai competitor e i quick-win chiudibili nei primi 30 giorni.