Non un punteggio da prendere sulla parola. Questo documento spiega, passo per passo, cosa succede davvero tra il momento in cui configuri un brand e il numero che vedi in dashboard — così puoi giudicare il metodo, non solo il risultato.
GEO sta per Generative Engine Optimization. Invece di misurare dove un sito si posiziona su Google, un audit GEO misura quanto spesso e in che modo un brand viene citato quando qualcuno fa una domanda a ChatGPT, Google AI, Gemini o un altro modello generativo nella sua categoria di prodotto — e come si confronta, sulla stessa domanda, con i suoi competitor diretti.
È una misura diversa dalla SEO tradizionale perché la risposta di un modello non è un elenco di link cliccabili: è un testo che nomina (o non nomina) un brand specifico, spesso senza dire da dove viene l'informazione. GeoSignal rende quel testo misurabile.
Per la ricerca su Google esistono Search Console e Analytics: sai se compari, per quali query, e come cambia nel tempo. Per le risposte di ChatGPT, Google AI e Gemini oggi non esiste un equivalente — puoi solo aprire una chat e provare a mano, domanda per domanda, senza uno storico e senza un modo sistematico per confrontarti con i competitor.
GeoSignal sostituisce quel "provare a mano" con una misura ripetibile: la stessa batteria di domande, posta agli stessi motori, con lo stesso metodo di classificazione ogni volta — quindi puoi vedere se un cambiamento (al sito, ai contenuti, al posizionamento) sposta davvero il numero, invece di restare un'impressione.
Le 4 categorie di menzione — solo il brand, brand e competitor insieme, solo competitor, nessuno dei due — sono quello su cui si costruisce ogni metrica della dashboard. Ogni risposta resta consultabile per intero: puoi sempre risalire dal numero alla domanda e alla risposta esatta che lo hanno generato.
Tra le domande che non nominano già il brand, quante volte il modello lo cita comunque per conto suo. Misura la notorietà spontanea — quanto il brand "viene in mente" al modello senza che nessuno gliel'abbia suggerito nella domanda (già noto come Brand Recall).
Su tutte le domande poste — comprese quelle che nominano già il brand — quante ottengono una risposta che lo cita. Un numero più "grezzo" della Notorietà Spontanea, utile per vedere il quadro completo (già noto come Mention Rate).
Tra tutte le menzioni spontanee raccolte in un audit (brand + competitor sommati), quale percentuale va al brand invece che ai competitor. Risponde alla domanda "se un modello nomina qualcuno in questo settore, quanto spesso nomina proprio te" (già noto come Share of Voice).
Tra le domande che nominano già il brand, quante volte il modello lo riconosce comunque nella risposta. Diagnostica e separata dalle altre: non entra nel calcolo di Notorietà Spontanea né di Quota di Risposta (già noto come Direct Recall, rinominato perché misura un riconoscimento, non una notorietà spontanea — il prompt contiene già il brand).
Brand e competitor ordinati per numero di menzioni raccolte nell'audit — la stessa classifica che vedresti guardando a mano tutte le risposte, ma calcolata automaticamente (già noto come Competitive Ranking).
I numeri dicono dove sei. Non generano da soli un piano d'azione, ma alcuni pattern ricorrono abbastanza spesso da valere una menzione — cose che vale la pena controllare a seconda di cosa vedi in dashboard.
Il modello non ti nomina di sua iniziativa. Di solito non è un problema del sito: è quanto se ne parla altrove. I modelli tendono a nominare i brand di cui "hanno sentito parlare" spesso — recensioni, confronti, menzioni su siti terzi — non solo quelli con un sito ben fatto.
Vieni nominato, ma quasi sempre insieme o dopo i competitor. Vale la pena leggere l'audit trail delle risposte in cui vincono loro: spesso emerge un pattern — un attributo, un prezzo, una caratteristica — che il modello associa a loro e non a te.
Se in "Fonti citate" compaiono solo domini di terzi (blog di settore, recensioni) e mai il tuo sito, il modello si affida ad altri per parlare di te — vale la pena controllare cosa dicono, e se è ancora corretto.
Non è un problema competitivo, è un problema di base: la categoria è probabilmente troppo di nicchia perché i modelli abbiano raccolto abbastanza informazioni. Prima serve più presenza pubblica, poi ha senso misurarla.
Normale entro un certo margine — i modelli non danno sempre la stessa risposta identica alla stessa domanda. Guarda il trend su più run nel tempo, non un singolo numero isolato.
Ogni piano include un numero fisso di audit al mese (vedi Piani più sotto). Dietro le quinte un audit è fatto di "chiamate" — una domanda posta a un motore — e ogni motore attivo viene interrogato con tutte le domande: un audit con 6 domande su 2 motori sono 12 chiamate; lo stesso audit su un solo motore sono 6 chiamate.
Quello che consumerà l'audit si vede prima di lanciarlo, non a consumo avvenuto.
Standard interroga ChatGPT e Google AI, Growth aggiunge Gemini. Perplexity e Claude vengono attivati dal team esclusivamente sui piani Custom. Puoi lanciare un audit manualmente oppure attivare il monitoraggio automatico giornaliero, settimanale o mensile per costruire storico e delta senza rilanciarlo ogni volta. L’attivazione è esplicita: prima sai che ogni esecuzione consumerà i crediti indicati nell’anteprima audit.
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