I giornali cominciano a scrivere anche per le macchine: dopo la SEO arriva l’editoria pensata per l’intelligenza artificiale

Per più di vent’anni chi pubblicava un articolo online aveva almeno due lettori davanti a sé. Il primo era naturalmente una persona, il secondo era Google. Bisognava scrivere un titolo interessante per il pubblico ma contemporaneamente comprensibile per il motore di ricerca, organizzare correttamente il testo, utilizzare parole chiave, categorie, collegamenti e metadati e fare in modo che una macchina riuscisse a capire di cosa parlava quella pagina. Da questo equilibrio è nata la SEO e attorno alla SEO si è sviluppata una parte enorme dell’editoria digitale. Adesso sta accadendo qualcosa di simile, ma il cambiamento potrebbe essere molto più profondo. Il nuovo lettore automatico non deve semplicemente decidere dove posizionare un articolo nei risultati di una ricerca. Deve leggerlo, comprenderlo, estrarne le informazioni, confrontarle con quelle provenienti da altre fonti e magari utilizzarle per costruire direttamente una risposta. Dopo aver imparato a scrivere per Google, l’editoria sta quindi cominciando a chiedersi come scrivere per ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity e per tutti i sistemi che nei prossimi anni si frapporranno sempre più spesso tra una notizia e il lettore.

Non è più soltanto una discussione tra esperti di tecnologia. Negli Stati Uniti USA Today Co., uno dei maggiori gruppi editoriali del Paese, sta sperimentando differenti modi di organizzare e formattare i propri contenuti proprio per renderli più facilmente accessibili e comprensibili ai sistemi di intelligenza artificiale. L’idea è semplice e allo stesso tempo rivoluzionaria: un articolo oggi deve funzionare per gli esseri umani, ma deve essere leggibile anche dalle macchine. Più un sistema riesce a identificare con precisione fatti, luoghi, persone, date, numeri e contesto, maggiori possono essere le possibilità che quel contenuto venga riconosciuto come fonte autorevole, utilizzato nelle risposte e soprattutto citato. Dietro questa trasformazione non c’è soltanto la ricerca di visibilità. Gli editori stanno iniziando a considerare i propri archivi e la produzione quotidiana di notizie come qualcosa che può essere distribuito e monetizzato in modi completamente nuovi attraverso accordi di licenza con le società che sviluppano intelligenza artificiale.

È un passaggio importante perché cambia perfino il significato di quello che per anni abbiamo chiamato ottimizzazione. Con Google l’obiettivo era abbastanza evidente: comparire il più in alto possibile e ottenere un clic. La pagina del motore di ricerca era una porta attraverso la quale il lettore entrava nel sito del giornale. Con l’AI quella porta può non aprirsi affatto. L’assistente legge numerose fonti e restituisce una risposta completa direttamente all’utente. Per un editore essere utilizzato senza essere riconosciuto serve a poco, mentre diventare una fonte che il sistema cita frequentemente può acquistare un valore enorme. La nuova battaglia non sarà quindi soltanto conquistare la prima posizione su Google, ma riuscire a entrare tra le fonti che le intelligenze artificiali considerano affidabili.

Da qui nasce un fenomeno che ricorda inevitabilmente gli inizi della SEO. Si parla sempre più spesso di GEO, Generative Engine Optimization, oppure di ottimizzazione per gli answer engine. Le sigle possono cambiare e probabilmente molte di quelle che utilizziamo oggi saranno dimenticate tra qualche anno, ma il principio è già chiaro. Se milioni di persone cominciano a cercare informazioni facendo domande a un’intelligenza artificiale, gli editori vorranno capire perché una determinata testata viene citata e un’altra no, perché un articolo viene utilizzato per costruire una risposta mentre quello del concorrente viene ignorato e soprattutto cosa bisogna fare affinché il nome della propria testata rimanga visibile anche quando il lettore non visita direttamente il sito.

Il rischio è che si ripeta la storia vissuta con Google, soltanto molto più velocemente. La SEO nacque come un insieme di tecniche ragionevoli per rendere le pagine comprensibili ai motori di ricerca, ma nel tempo una parte del web cominciò a produrre contenuti pensando più all’algoritmo che al lettore. Titoli costruiti sulle parole chiave, domande ripetute, testi inutilmente lunghi, formule identiche e articoli pubblicati soltanto perché una determinata ricerca generava traffico finirono per influenzare profondamente anche il giornalismo online. Con l’intelligenza artificiale potrebbe succedere qualcosa di simile. Se gli editori scopriranno che determinati formati aumentano la probabilità di essere citati da ChatGPT o Gemini, sarà inevitabile che inizino a utilizzarli. Potrebbero aumentare i testi organizzati in domande e risposte, le sintesi iniziali, i dati strutturati, le frasi molto esplicite, le schede, le cronologie e tutti quegli elementi che permettono a una macchina di estrarre rapidamente informazioni.

Non sarebbe necessariamente un male. Un articolo chiaro, ben strutturato e ricco di fonti è generalmente utile anche per un lettore umano. Il problema comincerebbe nel momento in cui la forma del giornalismo venisse nuovamente modellata sulla base delle esigenze di un intermediario tecnologico. Abbiamo già visto cosa succede quando un cambiamento nell’algoritmo di Google può improvvisamente cancellare una parte consistente del traffico di una testata o quando una modifica alle priorità di Facebook può rendere quasi irrilevante una strategia editoriale costruita per anni. Affidarsi alle intelligenze artificiali senza sapere esattamente come scelgono le fonti rischia di creare una dipendenza ancora maggiore, perché i criteri attraverso i quali un modello seleziona, combina e cita le informazioni sono molto meno trasparenti di una normale pagina dei risultati.

Eppure ignorare questa trasformazione sarebbe probabilmente ancora più pericoloso. Le abitudini stanno cambiando e il traffico proveniente dalla ricerca tradizionale sta diminuendo. I dati raccolti negli ultimi mesi mostrano una contrazione molto forte dei referral provenienti da Google verso i siti editoriali e il fenomeno colpisce soprattutto gli operatori più piccoli. Allo stesso tempo il traffico inviato direttamente dagli assistenti AI rimane ancora molto limitato. In altre parole, per gli editori si sta creando una situazione difficile: il vecchio canale di distribuzione perde progressivamente forza mentre quello che dovrebbe sostituirlo non restituisce ancora un volume di visite paragonabile. Il pubblico non è necessariamente scomparso, ma si sta distribuendo tra Search, Discover, social network, video, newsletter e assistenti intelligenti.

È proprio questa frammentazione a spiegare perché essere riconosciuti dalle macchine potrebbe diventare strategico. Se l’utente non arriva più sempre alla homepage e non cerca necessariamente una notizia attraverso Google, il marchio editoriale deve riuscire a seguirlo negli ambienti nei quali si informa. Una testata autorevole dovrà essere riconoscibile dentro una risposta generata dall’AI così come oggi cerca di esserlo nei risultati di ricerca o in un feed social. Ma perché questo modello possa funzionare serve una condizione fondamentale: la citazione deve avere valore. Non basta che l’intelligenza artificiale utilizzi il lavoro di una redazione. Deve rendere visibile da dove proviene l’informazione e, quando possibile, creare un percorso che riporti il lettore verso la fonte originale.

Google ha già cominciato a muoversi in questa direzione introducendo strumenti che permettono agli utenti di indicare le proprie fonti preferite e aumentando la loro presenza nelle esperienze di ricerca, comprese quelle basate sull’intelligenza artificiale. È un segnale interessante perché riconosce indirettamente qualcosa che il web sembrava aver dimenticato durante gli anni dell’algoritmo: non tutte le fonti sono intercambiabili. Un lettore può voler sapere non soltanto cosa è successo, ma chi lo sta raccontando. La reputazione di una testata potrebbe quindi tornare ad avere un peso maggiore proprio grazie a una tecnologia che inizialmente sembrava destinata a rendere invisibili i marchi editoriali.

Per gli editori si apre contemporaneamente un’altra possibilità, quella delle licenze. Se un archivio giornalistico ben organizzato è prezioso per addestrare o alimentare un’intelligenza artificiale, il contenuto non deve essere considerato soltanto come una pagina web dalla quale ottenere pubblicità. Può diventare una risorsa da concedere in licenza. Alcuni grandi gruppi hanno già stretto accordi con società tecnologiche e altri stanno cercando di capire quanto possano valere realmente i propri archivi. Anche in questo caso, però, il potere contrattuale è distribuito in maniera molto diseguale. Una grande testata internazionale può negoziare condizioni economiche importanti, mentre migliaia di piccoli editori locali e specializzati rischiano di vedere i propri contenuti utilizzati senza possedere la forza necessaria per trasformarli in una nuova fonte di ricavi.

La questione riguarda anche il lavoro giornalistico. Se il valore economico di un articolo non deriva più soltanto dalle persone che lo leggono sul sito, ma anche dall’utilizzo che ne fanno le macchine, bisognerà prima o poi discutere di come quel valore venga distribuito. Gli archivi degli editori sono composti dal lavoro accumulato negli anni da giornalisti, fotografi, collaboratori e freelance e gli accordi per l’utilizzo di quei contenuti da parte dell’intelligenza artificiale stanno aprendo interrogativi che fino a pochissimo tempo fa praticamente non esistevano. Chi possiede realmente il valore prodotto da un archivio? L’editore che lo conserva, l’autore che ha scritto gli articoli o entrambi? E se una società tecnologica paga per utilizzare milioni di contenuti, una parte di quel ricavo dovrebbe arrivare anche a chi li ha prodotti?

Sono domande che accompagneranno l’editoria per molto tempo, ma intanto il cambiamento è già cominciato. La cosa più interessante è che dopo anni trascorsi a discutere se l’intelligenza artificiale avrebbe scritto gli articoli al posto dei giornalisti, il primo grande effetto potrebbe essere differente. Prima ancora di sostituire chi scrive, l’AI sta cambiando il modo nel quale gli articoli vengono distribuiti, trovati e letti. Il giornalista continuerà a scrivere per una persona, ma dietro quella persona ci sarà sempre più spesso una macchina che deciderà quale fonte utilizzare per rispondere alla sua domanda.

È qui che l’editoria deve evitare di commettere lo stesso errore fatto durante la prima rivoluzione del web. Inseguire ogni nuovo algoritmo sarebbe impossibile e probabilmente controproducente. La risposta non può essere trasformare gli articoli in testi scritti per compiacere ChatGPT o Gemini. Al contrario, proprio mentre le macchine diventano capaci di produrre quantità praticamente infinite di testo, il valore di una testata dovrebbe risiedere in ciò che una macchina non può creare autonomamente: notizie raccolte sul campo, documenti, fonti, competenza, verifica, responsabilità e una reputazione costruita nel tempo.

Dopo la SEO arriverà quindi certamente una nuova disciplina per rendere i contenuti comprensibili alle intelligenze artificiali. Avrà strumenti, consulenti, metriche e probabilmente un’intera industria costruita attorno. Ma la sfida più importante per l’editoria sarà non confondere ancora una volta il mezzo con il fine. Essere citati da un’intelligenza artificiale sarà importante, così come ieri era importante essere primi su Google, ma continuerà ad avere valore soltanto se dietro quella citazione esisterà qualcosa che valga la pena citare.

Perché il paradosso del prossimo web potrebbe essere proprio questo: mentre diventerà sempre più facile produrre contenuti con le macchine, diventeranno sempre più preziosi i contenuti che una macchina da sola non avrebbe potuto produrre.