AI Overviews e traffico organico: impatto e strategie per il 2026

Per anni abbiamo ottimizzato per rankare in posizione 1. Nel 2026, quella posizione da sola non basta più: le AI Overviews non accennano a fermarsi, e anzi si registra un'accelerazione della loro diffusione negli ultimi mesi. Quindi, dati alla mano, qual è l'impatto delle AI Overviews sul traffico organico e sulle strategie di content marketing?

Oggi, quando un'AI Overview compare in una SERP, il click-through rate del primo risultato organico scende pesantemente.

Secondo SparkToro il 68% delle ricerche USA si chiude senza alcun click. A questo si aggiunge un fattore puramente fisico, riportato da BrightEdge. Un'AI Overview occupa in media 1.200 pixel di altezza e spinge il primo risultato organico molto più in basso rispetto a prima, così che anche chi è in posizione 1 viene visto solo dopo aver scrollato mezza pagina.

Sul medio periodo diversi publisher stimano cali di traffico organico importanti, a seconda del settore e degli intenti di ricerca. Dove la vocazione è informativa, o dove blog informativi compongono una percentuale significativa del traffico organico, abbiamo osservato nei nostri clienti cali anche del 30% sul traffico YoY.

Girando la domanda si vede meglio il problema. Come varia il CTR a seconda che il sito venga citato o no, indipendentemente dalla presenza dell'AIO?

Possiamo dividere le query in tre categorie: nessuna AIO presente, AIO presente senza citazione del brand, AIO presente con citazione del brand. Il risultato, riportato da Seer Interactive, è netto:

• Senza AIO: CTR organico medio ~3,3%

• Con AIO senza citazione del brand: ~0,9%

• Con AIO con citazione del brand: ~2,1%

Essere citati all'interno dell'AI Overview crea una differenza abissale rispetto a chi è nella stessa SERP ma non viene menzionato. Il valore si è spostato dalla posizione alla citazione, e sono due cose che non si conquistano allo stesso modo.

Le AIO non colpiscono uniformemente. Uno studio SEO.com su 2,37 milioni di keyword mostra percentuali di comparsa molto diverse a seconda dell'intento di ricerca:

• Query informative: 38,7%

• Query commerciali: 21,3%

• Query transazionali: 15,8%

• Query navigazionali: 11,4%

Lo stesso studio individua i settori più esposti: pet e animali, viaggi, hobby e fai da te, salute mentale, finanza personale (in questi ultimi casi, si tratta di query informative, meno istituzionali di quelle YMYL dove Google tende ad essere più cauto). Sono tutti ambiti in cui la ricerca parte da una domanda e la conversione, quando arriva, arriva molto più tardi.

Chi vende prodotti o servizi con un ciclo decisionale lungo, dove l'utente prima si informa e poi converte, ha quindi già perso il mid-funnel informativo in favore delle AI. Se il brand non viene citato quando l'utente chiede "come funziona X" o "X vs Y", difficilmente sarà presente nel momento in cui quell'utente è pronto a convertire.

Prima di parlare di ottimizzazione conviene capire come Google costruisce un'AI Overview, perché è una pipeline a sé, che gira in parallelo alla SERP classica e non si limita a riordinare i risultati organici.

I passaggi, ridotti all'osso, sono quattro.

1. Classificazione dell’intento. Google decide se la query ha davvero bisogno di una sintesi. Se non ce n'è la necessità, l'AIO non compare.
2. Query fan-out. È il passaggio chiave, e Google lo documenta nella Search Central: la query iniziale viene esplosa in più sotto-query lanciate in parallelo sull'indice. Una ricerca come "mutuo tasso fisso o variabile" non resta quella: diventa anche "quanto costa passare da variabile a fisso", "conviene il fisso con i tassi di oggi", "spese di surroga", "differenza tra TAN e TAEG". La risposta finale viene cucita a partire dalle pagine che rispondono a quelle domande, che non sono necessariamente le pagine posizionate sulla query di partenza.
3. Grounding. Il modello recupera i passaggi utili dalle pagine che rispondono alle sotto-query e li usa come materiale di partenza. È una logica di tipo RAG: l'AI non scrive a memoria, ancora la risposta a contenuti recuperati sul momento.
4. Sintesi e attribuzione. La risposta viene ricomposta da frammenti di fonti diverse e a fianco compaiono le source card, di solito da tre a cinque link.

Si può quindi finire fra le fonti di un'AI Overview per una query su cui il sito non compare in prima pagina, e allo stesso modo restare fuori dalle fonti pur essendo primi. Lo confermano i dati. Un'analisi Ahrefs su 863.000 keyword e 4 milioni di URL citati in AIO rileva che solo il 38% delle pagine citate compare anche nella top 10 per quella query. Nella versione dello stesso studio di luglio 2025 era il 76%. Una parte del calo dipende da un miglioramento del metodo di rilevazione, quindi i due numeri non sono perfettamente confrontabili, ma la direzione è chiara, e il fan-out sta pescando sempre più fuori dalla prima pagina.

Conviene poi distinguere due cose che vengono spesso confuse, perché si misurano in modo diverso:

• la citazione è il link, cioè la URL che compare fra le source card o come link inline, e con cui l'AI dichiara da dove arriva quell'informazione. È l'unica delle due che può portare un click;
• la menzione è il nome del brand dentro il testo della risposta, senza link. Non genera traffico diretto, ma è il meccanismo con cui il modello impara ad associare quel nome a una categoria di prodotto o a un problema.

Le due cose si sovrappongono molto meno di quanto si pensi. Uno studio Semrush realizzato con Kevin Indig su 3.981 domini e 115 prompt ha trovato che il 62% delle citazioni non si accompagna a una menzione del brand, quindi l'AI usa il contenuto senza nominare chi l'ha prodotto. Misurare solo le citazioni, o solo le menzioni, dà quindi una fotografia parziale.

Su quale delle due puntare dipende da chi sei. Un publisher o un sito di ricerca vive di citazioni, ed è lì che deve guardare. Un brand di prodotto vive di menzioni, comprese quelle non linkate su recensioni, listicle, directory e thread di community, che sono il materiale su cui i modelli costruiscono la relazione fra brand e argomento. In questa fase contano quanto un backlink.

Un'indagine GoodFirms su oltre 100 professionisti SEO in più di 20 paesi rivela che solo il 14% monitora attualmente la propria visibilità nelle AI Overviews.

E non è un problema di aziende piccole. Nell'AI Visibility Index 2026 di Semrush, costruito su 126 milioni di prompt, il 45% dei marketing leader dichiara di non riuscire a misurare con precisione la visibilità del proprio brand nelle risposte AI, e solo il 9% ha strumenti che coprono tutte le metriche rilevanti.

Il ranking resta la metrica dominante nei report. Misura però soltanto la posizione, e la posizione ormai spiega una parte sempre più piccola del traffico effettivo.

C'è un ostacolo tecnico a monte: Google Search Console non riporta impression né citazioni delle AI Overviews. Non c'è modo di isolarle nei dati nativi, quindi servono strumenti terzi.

Semrush permette di coprire il gap in diversi modi.

Con un piano SEO, in parte anche con quello gratuito

• Organic Rankings (dentro Organic Research): mostra quali keyword del portafoglio organico attivano un'AI Overview e se il dominio è citato al suo interno. È il punto di partenza per capire quanta parte del proprio traffico è esposta.
• Position Tracking: monitora ogni giorno posizione organica e comparsa in AI Overview sul set di keyword che definisci.
• Domain Overview: menzioni, pagine citate e AI visibility score accanto alle metriche SEO classiche.
• Sensor: volatilità delle SERP e percentuale di query con AIO per settore, quindi contesto di mercato.

Con l’AI Visibility Toolkit o Semrush One

• Visibility Overview: baseline di visibilità AI di qualsiasi dominio su AI Overviews, AI Mode, ChatGPT e Gemini.
• Brand Performance: share of voice e sentiment. Semrush genera un set di prompt sintetici a partire dal dominio e dalla località, poi traccia le risposte su AI Overviews, AI Mode, ChatGPT, Perplexity e Gemini, con aggiornamento settimanale.
• Competitor Research: confronto con fino a quattro competitor su menzioni, citazioni e copertura per topic.
• Prompt Research: esplora il database prompt di Semrush per capire quali domande attivano il brand e quali attivano i concorrenti.
• Prompt tracking dentro Position Tracking: lo stesso cruscotto delle keyword, applicato ai prompt sulle piattaforme AI.

Il traffico informativo di alto volume è già in larga parte gestito dall'AI senza generare click. Continuare a produrre contenuti generici su questi topic serve ad alimentare le risposte dell'AI più che a ricevere visite. Ed è necessario farlo, per mantenere alta la visibilità.

Il lavoro si sposta quindi sui contenuti che hanno qualche probabilità di essere citati.

Il primo fronte è l'E-E-A-T. L'AI costruisce le risposte partendo da fonti che dimostrano un'autorità reale, quindi dati originali, punti di vista non replicabili ed esperienza diretta pesano più della semplice copertura del topic. Uno studio accademico sui generative search engine, guidato da Princeton, ha misurato su miglioramenti di visibilità fino al 40% lavorando sui temi di autorevolezza e affidabilità. Nella pratica vuol dire citare le fonti, inserire statistiche verificabili e citazioni autorevoli.

Il secondo fronte è la forma. Lo schema markup dà agli LLM il contesto che il testo da solo non trasmette, e i tipi con il ritorno più rapido restano Product, Organization, LocalBusiness e FAQ. La stessa ricerca rileva poi che i contenuti più semplici da leggere vengono ripresi più spesso dai motori generativi: risposta prima, spiegazione dopo, frasi corte, paragrafi che si reggono da soli anche estratti dal contesto.

Restano quattro cantieri più operativi.

• Coprire il fan-out. Se la query viene esplosa in sotto-domande, un contenuto che tratta l'argomento in profondità ha più superficie utile per intercettarne almeno una. Vuol dire lavorare per cluster invece che per singola keyword, e presidiare People Also Ask, domande di follow-up e thread nei forum.

• Multimedia. Google usa modelli multimodali: immagini originali, video e audio sono materiale in più da recuperare.

• Menzioni di terze parti. Recensioni, listicle, directory, digital PR e community sono la fonte da cui l'AI impara che il brand esiste, e producono menzioni anche quando la citazione va a qualcun altro.
• Diversificazione dei canali. Se la SEO cambia, dipendere da un solo canale diventa un rischio, e community, newsletter e video marketing riducono l’esposizione complessiva alle AI Overviews.

La SEO non può prescindere dalle AI Overviews. Va ottimizzato anche l'essere scelti dall'AI, oltre alla posizione. Il KPI di riferimento diventa la share of voice nelle risposte AI sulle query rilevanti per il settore.

Chi ha costruito contenuti autorevoli, quindi testi proprietari, dati originali e un brand riconoscibile, parte in vantaggio in questo scenario. Chi ha basato il suo traffico su contenuti intercambiabili sta già vedendo erodere le proprie basi, ed è urgente rimediare alla situazione.

Le AI Overviews stanno ridisegnando le regole della visibilità organica, e adattare la propria strategia richiede metodo, strumenti e una lettura precisa dei dati. Se vuoi capire qual è l'esposizione reale del tuo brand alle AI Overviews e come lavorare per migliorare citazioni e share of voice, il team di Pro Web Digital Consulting è a disposizione per un confronto.

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